الذكاء الاصطناعي (AI) يقود علاج الأورام الرقمي بسرعة. يمكن أن يساعد اختبار العلامات الحيوية الرقمية الأطباء على اتخاذ قرارات مستنيرة وشخصية في علاج السرطان. ومع ذلك، اعتبارًا من عام 2023، لا يزال هناك عدد قليل من هذه المنتجات في السوق التي تم استخدامها بشكل ناضج على نطاق واسع.
يقول تقرير إجماعي يضم 24 خبيرًا يتمتعون بخبرة مباشرة في علم الأمراض الحسابي/الذكاء الاصطناعي (CPath/AI) إن الذكاء الاصطناعي سيحسن دقة التشخيص وسيغير المهام اليومية لفنيي علم الأمراض بشكل كبير. بحلول عام 2030، سيتم استخدام الذكاء الاصطناعي بشكل روتيني وفعال في مختبرات علم الأمراض.
نظرت دراستان مستقلتان نُشرتا مؤخرًا في eBiomedicine وThe Lancet Digital Health، وهي مجلة فرعية تابعة لمجلة The Lancet، على التوالي: في الأهمية النذير لنظام تسجيل الخلايا الليمفاوية المتسللة للورم القائم على التعلم العميق (TILs، والذي يمكن استخدامه كهدف دوائي لعلاج السرطان) في مراحل مختلفة من سرطان الجلد (سرطان الجلد)؛ وقيمة استخدام الذكاء الاصطناعي كقارئ مستقل في سير عمل التصوير الشعاعي للثدي.
دراستان على أنواع مختلفة من السرطان
وتم الانتهاء من الدراسة الأولى بشكل مشترك من قبل باحثين من قسم الأمراض الجلدية في جامعة توبنغن في ألمانيا، وقسم الأمراض الجلدية في جامعة هايدلبرغ في ألمانيا، وقسم علم الأمراض في كلية الطب بجامعة ييل في الولايات المتحدة. في الدراسة، استخدم الباحثون خوارزمية التعلم العميق NN192، وهي خوارزمية تم تطويرها لنظام تسجيل TILs القياسي والرقمي "eTILs"، لتحليل 321 سرطان الجلد الأولي و191 عينة منتشرة.
وجد الباحثون أن مرضى سرطان الجلد الذين لديهم درجات منخفضة من eTILs لديهم أكثر من ضعف خطر الإصابة بالانبثاث البعيد من أنسجة السرطان لديهم مقارنة بالمرضى الذين لديهم درجات عالية من eTILs. في الوقت نفسه، انخفضت درجات eTILs بين سرطان الجلد الأولي وعينات ورم خبيث. المرضى الذين لديهم eTILs سجلوا ≥12.2% والذين تلقوا أيضًا العلاج المناعي المضاد لـ PD-1 كانت نتائج بقائهم على قيد الحياة ضعيفة. يوضح هذا أن eTILs تنبئ بعينات سرطان الجلد الأولية وأن eTILs يمكنها التنبؤ بنتائج الاستجابة والبقاء على قيد الحياة لدى المرضى الذين يتلقون علاج PD-1.
وفي هذا الصدد، قال روبرتو سالجادو، الرئيس المشارك لمجموعة عمل المؤشرات الحيوية المناعية للأورام الدولية، إن القياس الدقيق للخلايا المناعية يتضمن معلومات تشخيصية وتنبؤية وهو مهم للمسارات السريرية وخطط العلاج المخصصة. بالإضافة إلى ذلك، فإن نتائج التقييم الحاسوبي أكثر دقة من التقييم اليدوي.
الدراسة الثانية أجرتها كارين ديمبراور وفريقها في قسم أمراض الأورام في معهد كارولينسكا ومستشفى كابيو سانكت جوران في السويد.
في هذه الدراسة، شمل فريق البحث 55,581 امرأة تتراوح أعمارهن بين 40 و74 عامًا مع غرسات ثدي غير مملوءة استنادًا إلى الفحص المنتظم لسرطان الثدي في مستشفى كابيو سانكت غوران في الفترة من 1 أبريل 2021 إلى 9 يونيو 2022. اتبعت الدراسة فحص التصوير الشعاعي للثدي بالمبادئ التوجيهية الوطنية السويدية، حيث قام اثنان من أخصائيي الأشعة بشكل مستقل بتقييم تصوير الثدي بالأشعة السينية لكل مشارك، وفي حالة وجود قراءة غير طبيعية من قبل أي واحد منهم، تم مناقشة الإجماع. عقدت لتقرر ما إذا كان سيتم المضي قدما في مزيد من التصوير. إذا كان هناك المزيد من الاختبارات لا تزال تشتبه في إصابة المريض بالسرطان، يتم الحصول على عينة خزعة، والتي يتم تحليلها من قبل أخصائي علم الأمراض ويتم إجراء تشخيص محدد.
في الدراسة، تم تشغيل InsightMMG (نظام الذكاء الاصطناعي) كقارئ مستقل في الخلفية بينما كان اثنان من أخصائيي الأشعة يقرأون الصور. لم يتمكن أخصائيو الأشعة من الوصول إلى InsightMMG للحصول على معلومات قبل مناقشة الإجماع، والتي تمكن خلالها أخصائيو الأشعة من الوصول إلى معلومات InsightMMG لجميع الحالات، بما في ذلك أي نتائج صور محلية، وخطوط رسومية، ودرجات شذوذ الذكاء الاصطناعي المقابلة.
أجرى فريق البحث أربع استراتيجيات قراءة وفحص النتائج التشخيصية الفعلية للقراءة المزدوجة من قبل اثنين من أخصائيي الأشعة (الوضع القياسي)، والقراءة المزدوجة من قبل أخصائي الأشعة ونظام الذكاء الاصطناعي، والقراءة الفردية من قبل اثنين من أخصائيي الأشعة ونظام الذكاء الاصطناعي. وأظهرت النتائج أنه بالمقارنة مع الوضع القياسي، ارتفع معدل اكتشاف السرطان للقراءة المزدوجة من قبل طبيب الأشعة ونظام الذكاء الاصطناعي بنسبة 4%، وانخفض معدل الاستدعاء بنسبة 4%؛ ولم يكن هناك فرق كبير في معدل اكتشاف السرطان للقراءة الواحدة بواسطة نظام الذكاء الاصطناعي، وانخفض معدل الاستدعاء بنسبة 47%؛ ارتفع معدل اكتشاف السرطان من قبل اثنين من أخصائيي الأشعة ونظام الذكاء الاصطناعي للقراءة الثالثة بشكل طفيف، وزاد معدل الاستدعاء بنسبة 5%، وزادت مناقشات الإجماع بنسبة 50% تقريبًا.
وقال فريق البحث إن أنظمة الذكاء الاصطناعي والبشر سوف يعتبرون بعض ميزات الصور المختلفة بمثابة سرطان مشبوه عند قراءة الصور، وبالتالي فإن التآزر بين البشر وأنظمة الذكاء الاصطناعي يمكن أن يحسن معدل اكتشاف سرطان الثدي في تصوير الثدي بالأشعة السينية. وتقلل القراءة الواحدة لنظام الذكاء الاصطناعي من العبء النفسي الذي تتحمله المشاركات بسبب إجراء فحوصات متعددة، لكنها تعني أن نسبة كبيرة من صور الثدي الشعاعية لا يتم تقييمها من قبل الطبيب أبدًا. يمكن لأخصائيي الأشعة والقراءة الثالثة لنظام الذكاء الاصطناعي اكتشاف السرطان إلى أقصى حد، ولكن يجب موازنة ذلك مع قضايا مثل زيادة تكاليف الكشف ونقص أطباء الأشعة.
لا يزال السوق بحاجة إلى مواصلة التطور
وقال روبرتو سالجادو إن اختبار العلامات الحيوية الرقمية يمكن أن يساعد الأطباء على اتخاذ قرارات مستنيرة وشخصية في علاج السرطان. ومع ذلك، اعتبارًا من عام 2023، لا يزال هناك عدد قليل من هذه المنتجات في السوق التي تم استخدامها بشكل ناضج على نطاق واسع.
في 7 سبتمبر بالتوقيت المحلي، أعلنت شركة Paige.AI، وهي شركة أمريكية مطورة لتكنولوجيا تشخيص السرطان، أنها ستتعاون مع شركة التكنولوجيا الأمريكية مايكروسوفت (Microsoft) لبناء أكبر نموذج للذكاء الاصطناعي يعتمد على الصور في العالم وتطبيقه على تطوير علم الأمراض الرقمي وعلم الأورام.
من قبيل الصدفة، في 11 سبتمبر بالتوقيت المحلي، قامت شركة التكنولوجيا الأمريكية Dell (DELL) ومركز أبحاث السرطان الرقمي التابع لجامعة ليمريك في أيرلندا بتطوير منصة ذكاء اصطناعي وتقنية التوأم الرقمي لتعزيز أبحاث التنبؤ والتشخيص لسرطان الغدد الليمفاوية في الخلايا البائية.
"إنها بداية مثيرة للغاية، ونحن نتطلع إلى الدعم الرقمي من فريق Dell Technologies لتسريع هذا المشروع." وقال بول موراي، أستاذ علم الأمراض الجزيئية في جامعة ليمريك والمدير العلمي لوحدة علم الأمراض الرقمية في مركز أبحاث السرطان الرقمي: "من خلال العمل مع فريق شركة Dell Technologies، سنكون قادرين على فهم كيفية خلل الخلايا أثناء تطور السرطان وإيجاد طرق جديدة لتشخيص وعلاج مرضى السرطان".