Para saintis telah membangunkan kecerdasan buatan untuk mengklasifikasikan tumor otak
Ulasan terakhir: 14.06.2024
Semua kandungan iLive disemak secara perubatan atau fakta diperiksa untuk memastikan ketepatan faktual sebanyak mungkin.
Kami mempunyai garis panduan sumber yang ketat dan hanya memautkan ke tapak media yang bereputasi, institusi penyelidikan akademik dan, apabila mungkin, dikaji semula kajian secara medis. Perhatikan bahawa nombor dalam kurungan ([1], [2], dan lain-lain) boleh diklik pautan ke kajian ini.
Jika anda merasakan bahawa mana-mana kandungan kami tidak tepat, ketinggalan zaman, atau tidak dipersoalkan, sila pilih dan tekan Ctrl + Enter.
Alat kecerdasan buatan baharu untuk mengklasifikasikan tumor otak dengan lebih cepat dan lebih tepat telah dibangunkan oleh penyelidik di Universiti Kebangsaan Australia (ANU).
Menurut Dr. Dan-Thai Hoang, ketepatan dalam mendiagnosis dan mengklasifikasikan tumor adalah penting untuk merawat pesakit dengan berkesan.
“Standard emas semasa untuk mengenal pasti pelbagai jenis tumor otak ialah pemprofilan berasaskan metilasi DNA,” kata Dr. Hoang.
“Metilasi DNA bertindak sebagai suis untuk mengawal aktiviti gen dan menentukan gen yang dihidupkan atau dimatikan.
“Tetapi masa yang diperlukan untuk menjalankan ujian jenis ini boleh menjadi kelemahan yang ketara, selalunya memerlukan minggu atau lebih apabila pesakit mungkin perlu membuat keputusan pantas tentang terapi.
Ikhtisar set data dan aliran kerja pengiraan. Sumber: Perubatan Alam (2024). DOI: 10.1038/s41591-024-02995-8
“Selain itu, ujian sedemikian tidak tersedia di hampir semua hospital di dunia.”
Untuk menangani cabaran ini, penyelidik dari ANU, dengan kerjasama pakar dari Institut Kanser Kebangsaan di AS, telah membangunkan DEPLOY, satu cara untuk meramalkan metilasi DNA dan kemudian mengklasifikasikan tumor otak kepada 10 subjenis utama.
DEPLOY menggunakan imej mikroskopik tisu pesakit, dipanggil imej histopatologi.
Model ini telah dilatih dan diuji pada set data besar kira-kira 4,000 pesakit dari Amerika Syarikat dan Eropah. diterbitkan dalam jurnal Nature Medicine.
“Anehnya, DEPLOY mencapai ketepatan 95% yang tidak pernah berlaku sebelum ini,” kata Dr. Hoang.
“Selain itu, apabila menganalisis subset daripada 309 sampel yang sukar diklasifikasikan, DEPLOY dapat memberikan diagnosis yang lebih bermakna secara klinikal daripada yang asalnya diberikan oleh pakar patologi.
“Ini menunjukkan potensi peranan DEPLOY pada masa hadapan sebagai alat tambahan, melengkapkan diagnosis awal ahli patologi atau bahkan memerlukan penilaian semula sekiranya berlaku percanggahan.”
Penyelidik percaya DEPLOY akhirnya boleh digunakan untuk mengklasifikasikan jenis kanser lain.
Hasil kajian telah diterbitkan dalam jurnal Nature Medicine.