Monday, December 2, 2024
BerandaKesehatanAlat AI memprediksi...

Alat AI memprediksi aktivitas gen kanker berdasarkan gambar biopsi

Program AI baru, SEKUOIA, dapat menganalisis gambar mikroskopis dari biopsi tumor (kiri, ungu) dan dengan cepat menentukan gen mana yang mungkin dihidupkan dan dimatikan dalam sel yang dikandungnya (ekspresi gen ditunjukkan dalam warna merah dan biru di sebelah kanan ). Kredit: Emily Moskal/Pengobatan Stanford

Untuk menentukan jenis dan tingkat keparahan kanker, ahli patologi biasanya menganalisis bagian biopsi tipis tumor di bawah mikroskop. Namun untuk mengetahui perubahan genom mana yang mendorong pertumbuhan tumor – informasi yang dapat memandu cara pengobatannya – para ilmuwan harus melakukan pengurutan genetik RNA yang diisolasi dari tumor, sebuah proses yang dapat memakan waktu berminggu-minggu dan menghabiskan biaya ribuan dolar.

Kini, para peneliti Stanford Medicine telah mengembangkan program komputer kecerdasan buatan yang dapat memprediksi aktivitas ribuan gen di dalam sel tumor hanya berdasarkan gambar biopsi mikroskopis standar.

Alat tersebut, dijelaskan secara online di Nature Communications pada 14 November, dibuat menggunakan data lebih dari 7.000 sampel tumor berbeda. Tim tersebut menunjukkan bahwa mereka dapat menggunakan gambar biopsi yang dikumpulkan secara rutin untuk memprediksi variasi genetik pada kanker payudara dan untuk memprediksi hasil akhir pasien.

“Perangkat lunak jenis ini dapat digunakan untuk mengidentifikasi tanda gen pada tumor pasien dengan cepat, mempercepat pengambilan keputusan klinis, dan menghemat ribuan dolar bagi sistem perawatan kesehatan,” kata Dr. Olivier Guever, profesor ilmu data biomedis. dan penulis senior makalah ini.

Pekerjaan ini juga dipimpin oleh mahasiswa pascasarjana Stanford Mario Pizuri dan rekan pascadoktoral Dr. Yuanning Zheng dan Dr. Francisco Perez.

Didorong oleh genomik

Para dokter semakin mengarahkan pilihan pengobatan kanker—termasuk kemoterapi, imunoterapi, dan terapi berbasis hormon—untuk merekomendasikan kepada pasien mereka tidak hanya berdasarkan pada organ mana yang terkena kanker pasien, namun juga pada gen mana yang digunakan tumor untuk mendorong pertumbuhan dan pertumbuhannya. menyebar. . Mengaktifkan atau menonaktifkan gen tertentu dapat membuat tumor menjadi lebih agresif, lebih mungkin bermetastasis, atau lebih atau kurang responsif terhadap obat tertentu.

Namun, mengakses informasi ini seringkali memerlukan pengurutan genom yang mahal dan memakan waktu.

Gevaert dan rekan-rekannya mengetahui bahwa aktivitas gen dalam sel individu dapat mengubah penampilan sel-sel tersebut dengan cara yang seringkali tidak terlihat oleh mata manusia. Mereka beralih ke kecerdasan buatan untuk menemukan pola-pola ini.

Para peneliti memulai dengan 7.584 biopsi kanker dari 16 jenis kanker berbeda. Setiap biopsi dipotong menjadi beberapa bagian tipis dan disiapkan menggunakan metode yang dikenal sebagai pewarnaan hematoksilin dan eosin, yang merupakan standar untuk memvisualisasikan tampilan sel kanker secara keseluruhan. Informasi tentang transkriptom kanker – gen mana yang secara aktif digunakan oleh sel – juga tersedia.

Model kerja

Setelah para peneliti mengintegrasikan biopsi kanker baru mereka serta kumpulan data lainnya, termasuk data transkriptomik dan gambar dari ribuan sel sehat, program AI—yang mereka sebut SEKUOIA (kuantifikasi ekspresi berbasis slide menggunakan perhatian linier)—mampu memprediksi ekspresi sampel lebih dari 15.000 gen berbeda dari gambar berwarna.

Untuk beberapa jenis kanker, aktivitas gen yang diprediksi oleh AI memiliki lebih dari 80% korelasi dengan data aktivitas gen sebenarnya. Secara umum, semakin banyak sampel jenis kanker apa pun yang disertakan dalam data awal, semakin baik kinerja model pada jenis kanker tersebut.

“Dibutuhkan beberapa kali pengulangan model untuk mencapai titik di mana kami puas dengan kinerjanya,” kata Gevert. “Tetapi pada akhirnya untuk beberapa jenis tumor, hal ini sampai pada titik di mana hal ini dapat berguna di klinik.”

Gevaert menunjukkan bahwa dokter sering kali tidak melihat gen satu per satu untuk membuat keputusan klinis, namun pada tanda gen yang mencakup ratusan gen berbeda. Misalnya, banyak sel kanker mengaktifkan kelompok yang sama yang terdiri dari ratusan gen yang terkait dengan peradangan, atau ratusan gen yang terkait dengan pertumbuhan sel. Dibandingkan dengan kinerjanya dalam memprediksi ekspresi gen individu, SEKUOIA bahkan lebih akurat dalam memprediksi apakah program genom besar tersebut diaktifkan.

Agar data dapat diakses dan diinterpretasikan dengan mudah, para peneliti memprogram SEKUOIA untuk menampilkan temuan genetik sebagai peta visual biopsi tumor, sehingga memungkinkan ilmuwan dan dokter melihat perbedaan variasi genetik di berbagai area tumor.

Memprediksi hasil pasien

Untuk menguji kegunaan SEKUOIA dalam pengambilan keputusan klinis, Gevaert dan rekannya mengidentifikasi gen kanker payudara yang ekspresinya dapat diprediksi secara akurat oleh model dan sudah digunakan dalam tes kanker payudara genomik komersial. (Tes MammaPrint yang disetujui oleh Food and Drug Administration, misalnya, menganalisis tingkat 70 gen yang terkait dengan kanker payudara untuk memberi pasien skor risiko mengenai seberapa besar kemungkinan kanker mereka kambuh lagi.)

“Kanker payudara memiliki sejumlah tanda gen yang telah dipelajari dengan baik dan telah terbukti selama dekade terakhir sangat berkorelasi dengan respons pengobatan dan hasil akhir pasien,” kata Gevaert. “Ini menjadikannya kasus uji yang ideal untuk model kami.”

SEKUOIA, tim menunjukkan, dapat memberikan jenis risiko genom yang sama seperti MammaPrint hanya dengan menggunakan gambar biopsi tumor yang diwarnai. Hasilnya diulangi pada beberapa kelompok pasien kanker payudara yang berbeda. Dalam setiap kasus, pasien yang diidentifikasi sebagai pasien berisiko tinggi oleh SEKUOIA memiliki hasil yang lebih buruk, dengan tingkat kekambuhan kanker yang lebih tinggi dan waktu yang lebih singkat sebelum kanker mereka muncul kembali.

Model AI belum dapat digunakan dalam lingkungan klinis – model ini perlu diuji dalam uji klinis dan disetujui oleh FDA sebelum dapat digunakan untuk memandu keputusan pengobatan – tetapi Gevaert mengatakan timnya sedang meningkatkan algoritma dan mempelajarinya. potensi penerapannya. Di masa depan, katanya, SEKUOIA dapat mengurangi kebutuhan akan tes ekspresi gen yang mahal.

“Kami menunjukkan betapa bermanfaatnya hal ini untuk kanker payudara, dan sekarang kami dapat menggunakannya untuk semua jenis kanker dan melihat tanda gen apa pun yang ada,” katanya. “Ini adalah sumber data baru yang belum pernah kami miliki sebelumnya.”

Para ilmuwan dari Roche Diagnostics juga merupakan penulis makalah ini.

Informasi lebih lanjut: Marija Pizurica dkk., Profil digital ekspresi gen dari gambar histologis dengan perhatian linier, Nature Communications (2024). DOI: 10.1038/s41467-024-54182-5

Disediakan oleh Pusat Medis Universitas Stanford

Kutipan: Alat AI memprediksi aktivitas gen kanker dalam gambar biopsi (2024, 14 November) Diakses pada 14 November 2024, dari https://medicalkpress.com/nevs/2024-11-ai-tool-cancer-gene-biopsi.html

Dokumen ini memiliki hak cipta. Kecuali untuk transaksi wajar untuk tujuan studi atau penelitian pribadi, tidak ada bagian yang boleh direproduksi tanpa izin tertulis. Konten disediakan untuk tujuan informasi saja.

PANEN96 promo

Kesehatan

info Kesehatan

cara hidup sehat

makanan sehat

suara88

sumo7777

supermoney888

teratai88

thor88

togelhk88

topjitu88

totosloto88

trisula888

udangbet88

via88

virusjp88

warga888

waw88

winjitu88

wisdom88

wnitogel88

yoyo888

validtoto88

sule999

sule88

ss888bet

sia77

seluang88

satu88

satu777

rp88

rp88

rp88

qiuqiu88

pt88

pt77

produk88

mt88

mt77

menang66

latobet888

kedai96

kedai188

ids88

hp88

hp77

gm88

gm77

final888

duit88

duit168

divisi88

dewi500

devil88

cuputoto88

cukongbet88

bom888

bintaro888

askasino88

999aset

afb77

aset99

bendera77

bendera888

coco88

cuma77

cuma88

dwv88

fafajp88

gemar88

gocap88

gocaptoto

hakabet88

hwtoto88

ina77

ina88

jingga8888

juragan777

kastil77

kebo888

kkwin77

kokoslot88

luckydf88

microstar888

monperatoto88

mpo1122

mpo122

mpopelangi88

pamanslot88

panel88

paragon77

paragon888

pion77

prada88

prada888

qqslot88slot

rejekibet88

rezekibet88

sensa77

sensa888

singajp88

sr77

sr88

surya77

surya88

tajir77

tajir88

toto122

toto123

uangvip88

wajik77

777neko

88judi

99judi

abcslot88

Terus membaca