Η έγκαιρη ανίχνευση και πρόληψη του καρκίνου είναι ζωτικής σημασίας για την καταπολέμηση της νόσου και τη βελτίωση των ποσοστών επιβίωσης. Αυτό ισχύει ιδιαίτερα για τον καρκίνο των ωοθηκών, ο οποίος συχνά δεν εντοπίζεται μέχρι να εξαπλωθεί. Οι περισσότερες περιπτώσεις ξεκινούν από τις σάλπιγγες, πράγμα που σημαίνει ότι μέχρι να φτάσει η ασθένεια στις ωοθήκες, μπορεί να έχει ήδη κάνει μετάσταση σε άλλα μέρη του σώματος.
Χάρη στις ραγδαίες εξελίξεις στον τομέα της τεχνητής νοημοσύνης, ερευνητικές ομάδες αναπτύσσουν νέες εξετάσεις αίματος, προσφέροντας τη δυνατότητα για έγκαιρη ανίχνευση πολύ πριν την εμφάνιση συμπτωμάτων. Η τεχνητή νοημοσύνη μεταμορφώνει επίσης την ταχύτητα και την ακρίβεια των διαγνωστικών εξετάσεων για άλλες απειλητικές για τη ζωή καταστάσεις, συμπεριλαμβανομένων λοιμώξεων όπως η πνευμονία. Αξιοποιώντας τη δύναμη των προηγμένων αλγορίθμων, οι τεχνολογίες αυτές μπορούν να αναλύουν γρήγορα δείγματα αίματος, επιταχύνοντας τη διαδικασία ανίχνευσης και επιτρέποντας στους γιατρούς να αναλάβουν άμεσα δράση.
Καθώς η τεχνητή νοημοσύνη συνεχίζει να εξελίσσεται, η εφαρμογή της στην ιατρική έρευνα και θεραπεία υπόσχεται να αναδιαμορφώσει το τοπίο της υγειονομικής περίθαλψης, προσφέροντας νέες ελπίδες για έγκαιρη παρέμβαση και βελτιωμένη έκβαση των ασθενών σε ένα ευρύ φάσμα παθήσεων.
Ο Δρ. Ντάνιελ Χέλερ, βιοϊατρικός μηχανικός στο Memorial Sloan Kettering Cancer Center στη Νέα Υόρκη, έχει εκπαιδεύσει την τεχνητή νοημοσύνη ώστε να εντοπίζει τα πρώιμα σημάδια του καρκίνου των ωοθηκών. Η ομάδα του έχει αναπτύξει μια τεχνολογία εξετάσεων που χρησιμοποιεί νανοσωλήνες – μικροσκοπικούς σωλήνες άνθρακα που είναι περίπου 50.000 φορές μικρότεροι από τη διάμετρο μιας ανθρώπινης τρίχας. Πριν από περίπου 20 χρόνια, οι επιστήμονες άρχισαν να ανακαλύπτουν νανοσωλήνες που εκπέμπουν φθορίζον φως. Την τελευταία δεκαετία, οι ερευνητές έμαθαν πώς να τροποποιούν τις ιδιότητες αυτών των νανοσωλήνων, ώστε να ανταποκρίνονται σχεδόν σε ό,τι περιέχει το αίμα.
Σήμερα, οι επιστήμονες μπορούν να τοποθετήσουν εκατομμύρια νανοσωλήνες σε ένα δείγμα αίματος και να εκπέμψουν διαφορετικά μήκη κύματος φωτός ανάλογα με το τι προσκολλάται σε αυτούς. Ωστόσο, παραμένει το ζήτημα της ερμηνείας του σήματος, το οποίο ο Δρ. Χέλερ παρομοιάζει με την ταυτοποίηση ενός δακτυλικού αποτυπώματος. Σε αυτή την περίπτωση το δακτυλικό αποτύπωμα είναι ένα μοτίβο μορίων που συνδέονται με τους αισθητήρες οι οποίοι έχουν διαφορετικές ευαισθησίες και δυνάμεις σύνδεσης.
Ωστόσο, τα μοτίβα δεν μπορεί να τα διακρίνει ένας άνθρωπος.
«Μπορούμε να κοιτάξουμε τα δεδομένα αλλά δεν θα βγάλουμε κανένα νόημα. Τα μοτίβα που είναι διαφορετικά μπορούμε να τα δούμε μόνο με την τεχνητή νοημοσύνη» εξήγησε.
Για να αποκωδικοποιήσουν τα δεδομένα των νανοσωλήνων, οι ερευνητές τα τροφοδότησαν σε έναν αλγόριθμο μηχανικής μάθησης, ο οποίος διέκρινε ποια δείγματα προέρχονταν από ασθενείς με καρκίνο των ωοθηκών και ποια από υγιείς ανθρώπους. Σύμφωνα με τον ερευνητή, η τεχνητή νοημοσύνη κατάφερε να επιτύχει καλύτερη ακρίβεια από τους καλύτερους βιοδείκτες καρκίνου που είναι διαθέσιμοι σήμερα.
Η ερευνητική ομάδα συνεχίζει τις μελέτες για να διαπιστωθεί αν μπορεί να βελτιώσει το σύστημα χρησιμοποιώντας μεγαλύτερα σύνολα αισθητήρων και δείγματα από πολύ περισσότερους ασθενείς.
Ωστόσο, η τεχνητή νοημοσύνη δεν είναι δυνητικά χρήσιμη μόνο στην έγκαιρη ανίχνευση του καρκίνου. Εάν ένας καρκινοπαθής νοσήσει με πνευμονία διατρέχει κίνδυνο θανάτου, και, καθώς υπάρχουν περίπου 600 διαφορετικοί οργανισμοί που μπορούν να προκαλέσουν πνευμονία, θα πρέπει να υποβληθεί σε πολλαπλές εξετάσεις για να εντοπιστεί η μόλυνση.
Οι νέοι τύποι εξετάσεων αίματος απλοποιούν και επιταχύνουν τη διαδικασία
Η εταιρεία Karuis, με έδρα την Καλιφόρνια, έχει αναπτύξει ένα τεστ που χρησιμοποιεί την τεχνητή νοημοσύνη και ανιχνεύει τον παθογόνο παράγοντα της πνευμονίας μέσα σε 24 ώρες.
«Πριν από το τεστ μας, ένας ασθενής με πνευμονία έπρεπε να υποβληθεί- μόνο κατά την πρώτη εβδομάδα νοσηλείας του- σε 15- 20 διαφορετικές εξετάσεις προκειμένου να ανιχνευθεί ο ιός» λέει ο διευθύνων σύμβουλος της Karius, Άλεκ Φορντ.
Η εταιρεία διαθέτει μια βάση δεδομένων μικροβιακού DNA η οποία έχει δεκάδες δισεκατομμύρια σημεία δεδομένων. Τα δείγματα εξετάσεων από τους ασθενείς μπορούν να συγκριθούν με αυτή τη βάση δεδομένων για τον ακριβή εντοπισμό του παθογόνου παράγοντα.
Σύμφωνα με τον ερευνητή, αυτό θα ήταν αδύνατο χωρίς την τεχνητή νοημοσύνη. Μια πρόκληση είναι ότι οι ερευνητές δεν κατανοούν επί του παρόντος όλες τις συνδέσεις που μπορεί να κάνει ένα σύστημα τεχνητής νοημοσύνης μεταξύ των βιοδεικτών των εξετάσεων και των ασθενειών.
Τα τελευταία δύο χρόνια ο Δρ. Σλάβι Πετρόφσκι αναπτύσσει μια πλατφόρμα τεχνητής νοημοσύνης που ονομάζεται Milton και η οποία, χρησιμοποιώντας βιοδείκτες από τα δεδομένα της βρετανικής βιοτράπεζας, αναγνώρισε 120 ασθένειες με ποσοστό επιτυχίας άνω του 90%. Η εύρεση μοτίβων σε έναν τέτοιο όγκο δεδομένων είναι κάτι που μόνο η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να κάνει.
«Συχνά πρόκειται για πολύπλοκα μοτίβα, όπου μπορεί να μην υπάρχει ένας βιοδείκτης, αλλά πρέπει να λάβετε υπόψη σας ολόκληρο το μοτίβο», λέει ο Δρ. Πετρόφσκι, ο οποίος είναι ερευνητής στον φαρμακευτικό γίγαντα AstraZeneca.
Ο Δρ. Χέλερ χρησιμοποιεί μια παρόμοια τεχνική αντιστοίχισης μοτίβων στην έρευνά του για τον καρκίνο των ωοθηκών.
«Γνωρίζουμε ότι ο αισθητήρας δεσμεύει και ανταποκρίνεται σε πρωτεΐνες και μικρά μόρια στο αίμα, αλλά δεν γνωρίζουμε ποιες από τις πρωτεΐνες ή τα μόρια σχετίζονται με καρκίνο» κατέληξε.
ΠΗΓΗ: BBC