Inteligența artificială a învățat să trateze cea mai agresivă formă de cancer mamar

Modelul bazat pe IA simbolică ține cont de particularitățile genetice individuale ale pacientului și îi propune cele mai eficiente combinații de medicamente. Raportul studiului a fost publicat în revista Cell Reports, relatează rtvi.com

Cancerul de sân reprezintă până la 1/4 din cazurile de boli oncologice în rândul femeilor din lume. De obicei, celulele tumorale exprimă receptori pentru estrogen, progesteron și HER2, care joacă un rol esențial în procesul de oncogeneză. Terapia principală vizează acești receptori, ceea ce permite creșterea semnificativă a ratei de supraviețuire în rândul pacienților.

Tumorile în care lipsește expresia acestor receptori sunt denumite cancer mamar triplu negativ (CMTN). Această formă agresivă de cancer, cu progresie rapidă, reprezintă circa 15% din toate neoplasmele maligne ale sânului.

Din cauza absenței acestor receptori, tumorile nu răspund la terapia hormonală, astfel că prognosticul pentru acești pacienți este semnificativ mai prost: de obicei, mortalitatea este estimată la 40% la cinci ani după stabilirea diagnosticului.

Cercetătorii de la University College London au elaborat un program informatic care evaluează amprenta genetică a unei persoane și prezice ce tratament va ucide cel mai eficient celulele canceroase, dacă terapia standard nu mai funcționează.

Acest model «prezice combinații eficiente de medicamente care sporesc sensibilitatea pacientului la tratament într-un mod transparent și mecanistic», se arată în studiu.

Modelele computerizate sunt utilizate de mult timp în oncologie. În ultima perioadă, inteligența artificială a deschis perspective complet noi în această direcție. Totuși, „cutia neagră” a inteligenței artificiale tradiționale, asociată cu modelele lingvistice mari — atunci când nu este clar cum anume ajung acestea la concluziile lor — a generat un anumit scepticism în comunitatea medicală.

În schimb, autorii au utilizat așa-numita inteligență artificială simbolică (Symbolic AI) — o abordare de creare a sistemelor inteligente bazată pe logică formală și pe reprezentarea explicită a cunoștințelor sub formă de simboluri și reguli de manipulare a acestora.

«Considerăm modelul nostru computerizat drept un instrument auxiliar pentru practica clinică existentă de tratare a cancerului, nu drept o alternativă la aceasta: este o modalitate de generare a unor idei noi, mai ales în ceea ce privește proteinele sau genele care ar putea fi utilizate ca ținte pentru restabilirea sensibilității pacientului la medicamentele existente și pentru creșterea eficienței acestor metode de tratament, — consideră autoarea studiului, profesoara Jasmin Fisher. — În practică, opțiunea de tratament recomandată de modelul nostru poate fi respinsă de medic, în urma unei analize mai atente — de exemplu, dacă acesta consideră medicamentul prea toxic. Însă acest lucru i-ar putea determina, de asemenea, să studieze și, în cele din urmă, să aleagă o a treia opțiune, la care altfel s-ar putea să nu fi ajuns».

Pentru a verifica eficiența modelului, autorii l-au testat pe gemeni digitali ai tumorilor, care imitau tumorile reale ale 31 de pacienți participanți la studiul clinic PARTNER.

În cadrul acestui studiu, pacienților li s-a administrat o combinație de patru medicamente pentru chimioterapie, inclusiv medicamentul antitumoral olaparib, care este uneori eficient în tratarea cancerului mamar triplu negativ.

Ulterior, autorii au reprodus procesul desfășurat în cadrul studiului clinic, însă sub forma unei simulări computerizate: pe fiecare geamăn digital au observat ce se întâmplă atunci când tumora este tratată fie doar cu chimioterapie, fie cu chimioterapie și olaparib.

Oamenii de știință au comparat rezultatele modelării computerizate cu rezultatele studiului clinic și au constatat că programul informatic a prezis corect eficiența tratamentului în 74% dintre cazuri.

Gemenii digitali au sugerat, de asemenea, modalități de a ajuta pacienții ale căror tumori au răspuns slab la tratament. 

Pentru 12 dintre cei 13 pacienți la care nu s-a observat un răspuns complet la tratament, modelul a propus cel puțin o metodă suplimentară de tratament țintit, care ar putea îmbunătăți rezultatul.

Pentru 10 dintre acești pacienți, modelul a prezis că tratamentul suplimentar ar putea provoca un nivel atât de ridicat de răspuns, încât ulterior ar fi puțin probabil să fie depistat cancer invaziv în sânul și în ganglionii limfatici ai pacientului.