Tot conținutul iLive este revizuit din punct de vedere medical sau verificat pentru a vă asigura cât mai multă precizie de fapt.
Avem linii directoare de aprovizionare stricte și legătura numai cu site-uri cu reputație media, instituții de cercetare academică și, ori de câte ori este posibil, studii medicale revizuite de experți. Rețineți că numerele din paranteze ([1], [2], etc.) sunt link-uri clickabile la aceste studii.
Dacă considerați că oricare dintre conținuturile noastre este inexactă, depășită sau îndoielnică, selectați-o și apăsați pe Ctrl + Enter.
Oamenii de știință au dezvoltat inteligența artificială pentru a clasifica tumorile cerebrale
Ultima examinare: 02.07.2025
Un nou instrument de inteligență artificială pentru clasificarea mai rapidă și mai precisă a tumorilor cerebrale a fost dezvoltat de cercetătorii de la Universitatea Națională Australiană (ANU).
Potrivit Dr. Dan-Thai Hoang, acuratețea în diagnosticarea și clasificarea tumorilor este esențială pentru tratarea eficientă a pacienților.
„Standardul de aur actual pentru identificarea diferitelor tipuri de tumori cerebrale este profilarea bazată pe metilare a ADN-ului”, a spus dr. Hoang.
„Metilarea ADN-ului acționează ca un comutator pentru a controla activitatea genelor și a determina care gene sunt activate sau dezactivate.”
„Însă timpul necesar pentru efectuarea acestui tip de testare poate fi un dezavantaj semnificativ, necesitând adesea câteva săptămâni sau mai mult, atunci când pacienții ar putea fi nevoiți să ia decizii rapide cu privire la terapie.”
Prezentare generală a seturilor de date și a fluxului de lucru computațional. Sursa: Nature Medicine (2024). DOI: 10.1038/s41591-024-02995-8
„În plus, astfel de teste nu sunt disponibile în aproape toate spitalele din lume.”
Pentru a aborda aceste probleme, cercetătorii de la ANU, în colaborare cu experți de la Institutul Național al Cancerului din SUA, au dezvoltat DEPLOY – o modalitate de a prezice metilarea ADN-ului și apoi de a clasifica tumorile cerebrale în 10 subtipuri principale.
DEPLOY utilizează imagini microscopice ale țesutului unui pacient, numite imagini histopatologice.
Modelul a fost antrenat și testat pe seturi mari de date de aproximativ 4.000 de pacienți din SUA și Europa, publicat în revista Nature Medicine.
„În mod uimitor, DEPLOY a atins o precizie fără precedent de 95%”, a spus dr. Hoang.
„În plus, atunci când a analizat un subset de 309 probe deosebit de dificil de clasificat, DEPLOY a reușit să ofere un diagnostic mai semnificativ din punct de vedere clinic decât cel furnizat inițial de patologi.”
„Acest lucru evidențiază rolul potențial al DEPLOY în viitor, ca instrument suplimentar pentru a completa diagnosticul inițial al patologului sau chiar pentru a determina o reevaluare în cazul unor discrepanțe.”
Cercetătorii cred că DEPLOY ar putea fi utilizat în cele din urmă pentru a clasifica alte tipuri de cancer.
Rezultatele studiului au fost publicate în revista Nature Medicine.