وسائل إعلام- شؤون عُمانية
تظهر الأبحاث أن نماذج الذكاء الاصطناعي يمكنها تسريع عمليات التشخيص بشكل كبير، كما توفر رؤى جديدة حول العلاقة بين التغيرات الجزيئية والمورفولوجية في سرطان القولون.
طور فريق من الباحثين الأوروبيين والأمريكيين نموذجًا متقدمًا للذكاء الاصطناعي قادرًا على التنبؤ بمجموعة واسعة من الطفرات الجينية في سرطان القولون والمستقيم مباشرة من صور الشرائح النسيجية، ما يمهد الطريق لتشخيص أسرع وأكثر فعالية من حيث التكلفة.
حللت الدراسة، المنشورة في مجلة The Lancet Digital Health، نحو 2000 شريحة نسيجية رقمية من مرضى سرطان القولون ضمن سبع مجموعات مستقلة في أوروبا والولايات المتحدة، شملت كل من الصور الكاملة للشرائح وبيانات سريرية وديموغرافية ونمط حياة المرضى.
وقد عمل خبراء في علوم البيانات، والحوسبة، وعلم الأوبئة، وعلم الأمراض، والأورام بشكل مشترك على تطوير هذا النموذج والتحقق من دقته وتحليل البيانات المتعلقة به.
ويتيح نموذج المحول متعدد الأهداف الجديد التنبؤ بالعديد من التغيرات الجينية في الوقت نفسه، على عكس النماذج السابقة التي كانت محدودة بالتحليل الجيني الفردي فقط. كما يسمح النموذج بفهم كيفية تأثير الطفرات المتعددة على مورفولوجيا النسيج، من خلال التعرف على الأنماط البصرية المشتركة بدلاً من التركيز على التغيرات الجينية الفردية.
يشرح ماركو غوستاف، المؤلف الأول للدراسة والباحث في مركز EKFZ للصحة الرقمية في جامعة TU Dresden:”تمكنا من إثبات قدرة النموذج على التعرف على العديد من المؤشرات الحيوية في عدة مجموعات مستقلة، بما في ذلك مؤشرات لم تُعتبر بعد ذات صلة سريرية. لاحظنا أيضًا أن العديد من الطفرات تحدث بشكل متكرر في الأورام غير المستقرة على مستوى الميكروساتلايت (MSI).”
ويُعد عدم استقرار الميكروساتلايت (MSI) مؤشرًا حيويًا مهمًا في سرطان القولون والمستقيم، ويشير إلى اضطراب في التسلسلات القصيرة والمتكررة من DNA نتيجة خلل في نظام إصلاح الحمض النووي. يمكن أن يساعد MSI الأطباء في تحديد المرضى الذين قد يستفيدون من العلاج المناعي.
أظهرت الدراسة أن نموذج المحول متعدد الأهداف يضاهي النماذج التقليدية ذات الهدف الواحد، ويتفوق عليها جزئيًا في التنبؤ بالعديد من المؤشرات الحيوية مثل طفرات BRAF وRNF43 وMSI مباشرة من الشرائح النسيجية.
