STUDIU. DeepGlioma, algoritmul AI care detecteaza mutațiile genetice la pacienții cu gliom în mai puțin de 90 secunde

  • Oncologie



Un nou studiu condus de neurochirurgi și ingineri de la Universitatea din Michigan, descrie un sistem de diagnostic și screening numit DeepGlioma, care folosește imagistica rapidă obținută intraoperator împreună cu inteligența artificială, pentru a detecta mutațiile implicate în dezvoltarea cancerului cerebral în mai puțin de 90 de secunde. Rezultatele sunt promițătoare, DeepGlioma putând determina cu o acuratețe crescută modificările moleculare folosite de Organizația Mondială a Sănătății (OMS) pentru a clasifica gliomul la adult. O astfel de metodă rapidă pentru clasificarea moleculară a tumorilor ar putea avea impact major atât asupra strategiilor de screening și diagnostic timpuriu, cât și acces la tratament de precizie și extinderea accesului la studii clinice. 

Gliomul este cea mai comună formă de neoplasm al sistemului nervos central (SNC), cu proveniența din celulele gliale, fiind de obicei caracterizate de invazie difuză la nivelul țesutului cerebral înconjurător. În trecut, aceste glioame difuze erau clasificate în diferite subtipuri și grade pe baza rezultatelor histopatologice, cum ar fi astrocitom difuz, oligodendroglioame sau glioame/ oligoastrocitoame mixte. Recent, glioamele au fost clasificate pe baza markerilor moleculari și genetici. Aceste progrese au dus la beneficii multiple în managementul clinic. Pe lângă markerii moleculari și genetici, glioamele sunt clasificate în gradul I până la IV în funcție de gradul de proliferare indicat de indicele mitotic și prezența sau absența necrozei.

abonare

Clasificarea moleculară a schimbat managementul terapeutic al tumorilor cerebrale, prin accesul la informații cu acuratețe crescută legate de prognosticul pacientului și prin facilitarea aplicării unui tratament personalizat. Cu toate acestea, testarea moleculară diagnostică nu aduce informații în timp util pentru pacienții cu tumori cerebrale, complicând astfel tratamentul chirurgical și adjuvant și înscrierea în studiile clinice. Multe studii clinice pentru pacienții cu gliom limitează participarea la anumite subgrupuri, cu înrolarea a mai puțin de 10% dintre cazurile care ar fi eligibile.

gliom deepglioma
Sistemul de diagnostic și screening numit DeepGlioma, care folosește imagistica rapidă obținută intraoperator împreună cu inteligența artificială, poate a detecta mutațiile cancerului cerebral în mai puțin de 90 de secunde.

Sistemul de diagnostic și screening numit DeepGlioma, care folosește imagistica rapidă obținută intraoperator împreună cu inteligența artificială, poate a detecta mutațiile cancerului cerebral în mai puțin de 90 de secunde. Ideea unui astfel de instrument datează din anul 2019, când cercetătorii de la Universitatea din Michigan au pornit de la ipoteza că ar putea combina rețelele neuronale profunde cu o metodă imagistică optică numită Histologie Raman Stimulată (SRH), care poate obține imagini digitale cu țesuturile tumorale cerebrale în timp real. SRH oferă o analiză eficientă și precisă a țesuturilor neuropatologice intraoperatorii fără prelucrarea specimenului de diagnostic, fiind o unealtă de diagnostic molecular foarte rapidă, în comparație cu examinarea histopatologică convențională.

În studiul actual, echipa de cercetători a dezvoltat DeepGlioma, un sistem de diagnostic rapid bazat pe inteligență artificială, pentru a eficientiza diagnosticul molecular al glioamelor difuze. DeepGlioma este antrenat folosind un set de date multimodal, care include SRH.

Conform studiului, sistemul a fost testat pe 150 de pacienți diagnosticați cu gliom difuz, fiind capabil să identifice în mai puțin de 90 de secunde subgrupurile moleculare definite de World Health Organisation, cu o acuratețe de 90%.

„Acest instrument de diagnostic bazat pe inteligența artificială are potențialul de a îmbunătăți accesul la diagnostic timpuriu și tratament de precizie pacienților cu tumori cerebrale cu prognostic nefavorabil”, a relatat autorul studiului și creatorul DeepGlioma, Todd Hollon, MD; neurochirurg la University of Michigan Health pentru Inside Precision Medicine.

Dezvoltarea unei metode rapide pentru caracterizarea moleculară a glioamelor este importantă deoarece ajută chirurgii să identifice riscurile și beneficiile operației pentru fiecare pacient, în funcție de profilul lor genetic.

DeepGlioma ar putea fi un instrument care ajută la creșterea accesului la testarea moleculară în glioamele difuze, deoarece aceasta nu este posibilă în toate centrele clinice, iar dacă există, rezultatele testelor curente pot dura câteva săptămâni, cu întârzierea tratamentului țintit. Metodele rapide de clasificare moleculară pot ajuta la regândirea abordării terapeutice, cu includerea unui număr mai mare de pacienți în trialuri clinice, dar pot duce și la descoperirea unor noi scheme terapeutice.

Citește și: