هوش مصنوعی ناجی بیماران سرطان گوارش | بررسی آینده درمان نوین با AI

سرطان‌های گوارشی (Gastrointestinal Cancers)، از جمله سرطان(نئوپلاسم) معده، روده بزرگ و کبد، سالانه جان میلیون‌ها نفر را در سراسر جهان می‌گیرند.

تشخیص زودهنگام و انتخاب روش درمانی مناسب، کلید اصلی افزایش شانس بقای بیماران است. با این حال، چالش‌های روش‌های فعلی تشخیص و درمان از جمله زمان‌بر بودن، دقت پایین در مراحل اولیه بیماری و هزینه‌های بالا، ما را نیازمند رویکردهای نوآورانه‌تری می‌سازد.

در سال‌های اخیر، فناوری‌های نوین به ویژه هوش مصنوعی با توانایی‌های خود در تحلیل حجم انبوهی ازداده‌های بالینی، تصویربرداری و ژنومی، امیدهای تازه‌ای را برای مقابله با این بیماری‌ها ایجاد کرده است.

در ادامه این مقاله به بررسی این موضوعات می پردازیم که «هوش مصنوعی چگونه می‌تواند سرطان های گوارشی را پیش بینی کند؟»، «آیا می‌تواند آن ها را درمان کند؟»، «آیا درمان قطعی با آن وجود دارد؟» با آزمایشگاه دکتر یاورمنش همراه باشید تا به این پرسش ها پاسخ دهیم.

هوش مصنوعی در پیش‌بینی و درمان سرطان‌های گوارش

26%GIC از کل تشخیص های سرطان و 35 % از مرگ و میرهای مرتبط با سرطان را تشکیل میدهند.

این هوش ماشینی 5 نوع متمایز از سرطان های دستگاه گوارش و 211 ژن را مورد بررسی قرار میدهد.

دانشمندان تا به حال توانسته اند؛ بر روی تومورهای بدخیم معده، روده بزرگ، کبد، پانکراس و مری، عملکرد هوش مصنوعی(AI) را مورد بررسی قرار دهند.

درادامه به اولین سوال میپردازیم که (AI) «چگونه میتواند سرطان های گوارشی را پیش بینی کند؟»

AI با استفاده از تحلیل پروفایل‌های جهش ژنتیکی، پتانسیل چشمگیری در پیش‌بینی نتایج درمان ایمونوتراپی در بیماری های کشنده دستگاه گوارش داشته است.

ایمونوتراپی: انقلاب در درمان سرطان با AI

ایمونوتراپی به پاسخ طبیعی سیستم ایمنی بدن علیه تومورها اشاره دارد که با فعال‌سازی تعامل میان دستگاه ایمنی و سلول‌های سرطانی، موجب تقویت پاسخ ایمنی شده و در نهایت ریشه‌کن شدن سلول‌های بدخیم و نئوپلاسمی را تسهیل می‌کند.

این مدل هوش ماشینی توانسته است به تعداد زیادی از بیماران کمک کند؛ اما هنوز هم تحقیقات ایمونوتراپی برای نتیجه بهتر انجام می‌شود.

علی رغم اینکه درصد افرادی که هوش مصنوعی برای آن ها مفید بوده است؛ زیاد هستند(82%)؛ اما کسانی هم هستند که به اشتباه به عنوان پاسخ دهندگان احتمالی طبقه بندی شده اند که ممکن است پیامدهای بالینی برای تصمیم گیری داشته باشند.

درمان و تشخیص بیماری ها ، شخصی سازی شده می باشد؛ به این صورت که:
الگوریتم های هوشمند به صورت انفردی کار میکنند و هر فرد با فرد دیگر، حتی نسل بعدی خودش متفاوت خواهد بود.

بیشترین آمار پیش بینی سرطان مربوط به کدام قسمت دستگاه گوارش می‌شود؟

بیشترین آمار مربوط به سرطان معده و کمترین مربوط به سرطان پانکراس بوده است که نشان‌دهنده چالش‌های شناخته‌شده تصویربرداری و پروفایل ژنتیکی در تومورهای پانکراس است.

سیستم های مبتنی برAI بر روی چه کسانی تاثیر مطلوب تری دارد؟

تنوع داده‌ها بر الگوریتم‌های هوش مصنوعی تأثیر می‌گذارد.

هرچند که مدل‌های هوش مصنوعی به‌ویژه برای طبقه‌بندی بیماران و درمان‌های شخصی‌سازی‌شده بسیار سودمند هستند؛
الگوریتم‌های هوش مصنوعی برای ارزیابی پیش‌آگهی تومورهای دستگاه گوارش و پاسخ آنها به ایمونوتراپی می‌تواند تحت تأثیر تنوع داده‌ها در جمعیت‌های مختلف قرار گیرد.

تفاوت در جهش‌های ژنتیکی، ویژگی‌های بالینی و زیست‌شناسی تومور بین جمعیت‌ها می‌تواند توانایی مدل‌های هوش مصنوعی را برای تعمیم محدود کند.

به عنوان مثال، جهش‌های خاصی ممکن است در یک گروه قومی شایع‌تر باشند و ویژگی‌های بالینی مانند سن، جنس و بیماری‌های همراه ممکن است در بین جمعیت‌ها متفاوت باشد. اگر الگوریتم های هوشمند در درجه اول بر اساس داده‌های یک جمعیت خاص آموزش داده شوند، ممکن است در مورد دیگران عملکرد خوبی نداشته باشند و منجر به کاهش دقت و پیش‌بینی‌های جهت‌دار شوند.

برای پرداختن به این موضوع، مدل‌های شبکه های عصبی مصنوعی باید بر روی مجموعه داده‌های متنوعی آموزش داده شوند که شامل طیف گسترده‌ای از ویژگی‌های جمعیت‌شناختی و بالینی هستند. طبقه‌بندی مدل‌ها بر اساس ویژگی‌های بیمار، مانند قومیت یا زیرگروه سرطان، همچنین می‌تواند دقت پیش‌بینی را بهبود بخشد.

یکی دیگر از حوزه‌های مهم که نیاز به بهبود دارد، عدم تعادل در داده‌های آموزشی است. بسیاری ازتحلیل گرهای مبتنی بر AI برای گروه‌های بیمار با بیشترین فراوانی عملکرد خوبی دارند، اما در پیش‌بینی نتایج زیرجمعیت‌های نادرتر، مانند بیمارانی با جهش‌های ژنتیکی نادر یا از جمعیت‌های کمتر شناخته ‌شده، شکست می‌خورند. این امر ممکن است منجر به پیش‌بینی‌های جانبدارانه، به‌ویژه در تومورهای بدخیم نادر با ویژگی‌های منحصربه‌فرد بیمار شود.

افق های پیش رو

با وجود این چالش‌ها، هوش مصنوعی پتانسیل فوق‌العاده‌ای برای بهبود تشخیص و درمان سرطان‌ها دارد.

جالب‌تر اینکه، مدل های محاسباتی هوشمند در تشخیص زودهنگام و طبقه‌بندی خطرتومورهای بدخیم دستگاه گوارش نقش مهمی خواهد داشت. این مدل‌ها با تجزیه و تحلیل داده‌های تصویربرداری و پروفایل‌های نشانگر زیستی، به شناسایی زودهنگام بیماران پرخطر کمک می‌کنند و از این رو امکان مداخلات به موقع را فراهم می‌کنند که نتایج بالینی را بهبود می‌بخشد.

هرچندکه، TMB (تعداد کل جهش‌های ژنتیکی در ژنوم یک تومور خاص) هنوز به‌عنوان یک بیومارکر قابل‌اعتماد در همه انواع نئوپلاسم‌های گوارشی تثبیت نشده است و همچنین در بیشتر مطالعات، عدم انجام اعتبارسنجی خارجی مدل‌های AI، خطر کاهش تعمیم‌پذیری را به‌همراه دارد.

اما همکاری میان‌رشته‌ای میان متخصصان AI، انکولوژیست‌ها و ژنتیک‎دان‌ها باعث افزایش دقت مدل‌ها، شناسایی بیومارکرهای معتبرتر و توسعه درمان‌های شخصی‌سازی‌شده در کنار کاهش ریسک خطا و افزایش ایمنی بیمار می‌گردد.

حریم خصوصی داده های ژنتیکی

استفاده از مدل‌های هوش مصنوعی در پیش‌بینی نتایج ایمونوتراپی بر اساس داده‌های ژنتیکی، ملاحظات اخلاقی قابل توجهی را شامل می‌شود، از جمله؛ حریم خصوصی بیمار و امنیت داده‌ها، زیرا اطلاعات ژنتیکی ماهیتی منحصر به فردی دارند؛ و همچنین قابل شناسایی و بالقوه حساس هستند.

مدل های پیش بینی بالینی

در نهایت، سیستم‌های پشتیبانی تصمیم‌گیری مبتنی بر هوش مصنوعی می‌توانند از طریق توصیه‌های مبتنی بر شواهد، تصمیم‌گیری بالینی را بهبود بخشند.

این سیستم‌ها با پیمایش در مجموعه داده‌های پیچیده، شناسایی عوارض احتمالی و پیش‌بینی پاسخ به درمان، از پزشکان پشتیبانی می‌کنند و از این رو کیفیت و کارایی تصمیمات بالینی گرفته شده در درمان سرطان را افزایش می‌دهند.

نتیجه گیری

هوش مصنوعی (AI) به عنوان یک ابزار قدرتمند در عرصه پزشکی، امیدهای تازه‌ای را در زمینه پیش‌بینی، تشخیص و درمان سرطان‌های دستگاه گوارش (Gastrointestinal Cancers) ایجاد کرده است.

این فناوری نوین، با تحلیل حجم وسیعی از داده‌های ژنومی، بالینی و تصویربرداری، قادر است الگوهای پیچیده‌ای را شناسایی کند که در روش‌های سنتی از دید پنهان می‌مانند. به طور خاص، هوش مصنوعی پتانسیل بالایی در پیش‌بینی تومور دستگاه گوارش با بررسی پروفایل‌های جهش ژنتیکی از خود نشان داده است، که این امر می‌تواند به انتخاب روش‌های درمانی موثرتر مانند ایمونوتراپی کمک کند.

نقش ایمونوتراپی در درمان نئوپلاسم های گوارشی به واسطه AI بیش از پیش نمایان شده و با تحلیل داده‌های بیماران، می‌توان پیش‌بینی درمان سرطان‌ را شخصی‌سازی کرده و شانس موفقیت ایمونوتراپی در درمان سرطان را افزایش داد.

با این حال، برای دستیابی به درمان قطعی سرطان با AI، به ویژه در سرطان دستگاه گوارش، چالش‌هایی همچنان وجود دارد. تنوع داده‌ها و لزوم در نظر گرفتن تفاوت‌های ژنتیکی و بالینی در جمعیت‌های مختلف، از جمله موانعی هستند که نیازمند توجه بیشتر در توسعه مدل‌های پیش‌بینی بالینی مبتنی بر هوش مصنوعی می‌باشند.

علاوه بر این، حفظ حریم خصوصی داده‌های ژنتیکی بیماران در این فرآیند از اهمیت بالایی برخوردار است. با وجود این چالش‌ها، پیشرفت‌های اخیر در زمینه کاربرد AI در نئوپلاسم، از جمله تشخیص زودهنگام و درمان‌های شخصی‌سازی‌شده، نویدبخش آینده‌ای روشن‌تر برای بیماران مبتلا به سرطان‌های دستگاه گوارش است.

آزمایشگاه دکتر یاورمنش، به عنوان معتبرترین آزمایشگاه در شهر مشهد، با بهره‌گیری از پیشرفته‌ترین تکنولوژی‌های روز دنیا و همکاری با متخصصین مجرب، در تلاش است تا با ارائه خدمات دقیق و به‌روز، گامی موثر در جهت بهبود تشخیص و درمان این بیماری‌ها بردارد. شما می‌توانید برای بهره‌مندی از خدمات تخصصی و مشاوره‌های درمانی، با اطمینان خاطر به آزمایشگاه دکتر یاورمنش در خیابان احمد آباد عارف مراجعه نمایید.

برای اطلاعات بیشتر از خدمات آزمایشگاه دکتر یاورمنش با ما تماس بگیرید یا از سیستم نوبت دهی آنلاین استفاده کنید.

منابع

ترجمه و اقتباس از

:Title

Artificial intelligence networks for assessing the prognosis of gastrointestinal cancer to immunotherapy based on genetic mutation features: A systematic review and meta-analysis

:Authors

Norouzkhani N, Mobaraki H, Varmazyar S, Zaboli H, Mohamadi Z, et al