ШІ на третину збільшив ефективність лікування раку, вибираючи найкращі стратегії лікування

Вчені повідомили про створення алгоритму штучного інтелекту, який допомагає визначити найбільш ефективне лікування для пацієнтів із різними типами раку. Алгоритм ШІ під назвою DeepPT прогнозує експресію мРНК пухлини на масштабі всього геному людини та реакцію на препарати.

DeepPT був розроблений командою вчених зі США та Австралії. Цей алгоритм аналізує профіль інформаційної РНК, яка необхідна для виробництва білків, ключових молекул у персоналізованій імунотерапії раку. Як повідомляється на сайті Австралійського національного університету, DeepPT навчали на даних більш ніж 5,5 тисяч пацієнтів із 16 типами раку, включаючи пухлини грудей, легень, підшлункової залози, а також голови і шиї.

Після навчання, DeepPT об’єднали з іншим інструментом, ENLIGHT, який пророкує реакцію на цільову та імунну терапію на основі прогнозованих значень експресії мРНК. Обидва алгоритми використовують мікроскопічні зображення тканин пацієнтів – зразки гістології. Це є значною перевагою, оскільки дані гістології завжди доступні і недорогі в отриманні. “Обробка цих параметрів скорочує затримки у вивченні складних молекулярних даних, які можуть тривати тижні,” зазначив автор роботи Дань-Тай Хоанг.

Застосування алгоритму ШІ призвело до підвищення рівня відповіді пацієнтів на лікування з 33% до 46%. Це є дуже обнадійливим результатом, хоча є можливості для подальшого покращення. Наразі вчені працюють над вдосконаленням комбінації DeepPT і ENLIGHT.

Раніше, в іншому дослідженні, вчені успішно використовували ШІ для оцінки потенційної ефективності антидепресантів. Зазвичай лікар може судити про ефективність лікування приблизно через 6-8 тижнів прийому ліків. ШІ дозволяє скоротити цей термін до кількох днів.

Отже, впровадження новітніх технологій штучного інтелекту в медицину відкриває нові можливості для персоналізованого підходу до лікування різних захворювань, підвищуючи ефективність і скорочуючи час очікування результатів.