Nove publikacije
Znanstvenici su razvili umjetnu inteligenciju za klasifikaciju tumora mozga
Posljednji pregledao: 02.07.2025
Svi iLive sadržaji medicinski se pregledavaju ili provjeravaju kako bi se osigurala što je moguće točnija činjenica.
Imamo stroge smjernice za pronalaženje izvora i samo povezujemo s uglednim medijskim stranicama, akademskim istraživačkim institucijama i, kad god je to moguće, medicinski pregledanim studijama. Imajte na umu da su brojevi u zagradama ([1], [2], itd.) Poveznice koje se mogu kliknuti na ove studije.
Ako smatrate da je bilo koji od naših sadržaja netočan, zastario ili na neki drugi način upitan, odaberite ga i pritisnite Ctrl + Enter.
Istraživači s Australskog nacionalnog sveučilišta (ANU) razvili su novi alat umjetne inteligencije za bržu i precizniju klasifikaciju tumora mozga.
Prema dr. Dan-Thai Hoangu, točnost u dijagnosticiranju i klasifikaciji tumora ključna je za učinkovito liječenje pacijenata.
„Trenutni zlatni standard za identifikaciju različitih vrsta tumora mozga je profiliranje temeljeno na metilaciji DNA“, rekao je dr. Hoang.
„Metilacija DNA djeluje kao prekidač za kontrolu aktivnosti gena i određivanje koji su geni uključeni ili isključeni.“
„No vrijeme potrebno za provođenje ovakvog testiranja može biti značajan nedostatak, često zahtijevajući nekoliko tjedana ili više kada pacijenti možda trebaju brzo donositi odluke o terapiji.“
Pregled skupova podataka i računalnog tijeka rada. Izvor: Nature Medicine (2024). DOI: 10.1038/s41591-024-02995-8
„Osim toga, takvi testovi nisu dostupni u gotovo svim bolnicama u svijetu.“
Kako bi se pozabavili ovim problemima, istraživači s ANU-a, u suradnji sa stručnjacima iz Nacionalnog instituta za rak u SAD-u, razvili su DEPLOY – način predviđanja metilacije DNA, a zatim klasifikacije tumora mozga u 10 glavnih podtipova.
DEPLOY koristi mikroskopske slike pacijentovog tkiva, koje se nazivaju histopatološke slike.
Model je treniran i testiran na velikim skupovima podataka od otprilike 4000 pacijenata iz SAD-a i Europe, a rezultati su objavljeni u časopisu Nature Medicine.
„Nevjerojatno, DEPLOY je postigao neviđenu točnost od 95%“, rekao je dr. Hoang.
„Osim toga, prilikom analize podskupa od 309 posebno teških uzoraka za klasificiranje, DEPLOY je uspio pružiti dijagnozu koja je bila klinički značajnija od one koju su izvorno dali patolozi.“
„Ovo naglašava potencijalnu ulogu DEPLOY-a u budućnosti kao dodatnog alata koji će nadopuniti početnu dijagnozu patologa ili čak potaknuti ponovnu procjenu u slučaju neslaganja.“
Istraživači vjeruju da bi se DEPLOY s vremenom mogao koristiti za klasifikaciju drugih vrsta raka.
Rezultati studije objavljeni su u časopisu Nature Medicine.