Nauka i badaniaSztuczna inteligencja (AI) w medycynie

Nowy test krwi wspomagany przez AI – przełom w wykrywaniu wczesnych stadiów raka piersi

Naukowcy z Uniwersytetu w Edynburgu opracowali nową, rewolucyjną metodę wykrywania raka piersi we wczesnym stadium 1a, zanim objawy stają się widoczne lub wykrywalne za pomocą obecnie stosowanych testów. Dzięki połączeniu zaawansowanej analizy laserowej z technologią sztucznej inteligencji (AI), nowa technika otwiera drzwi do skuteczniejszej diagnostyki nie tylko raka piersi, ale również innych typów nowotworów.

Na czym polega nowatorska metoda?

Podstawą technologii jest optymalizacja techniki analizy laserowej, znanej jako spektroskopia Ramana, w połączeniu z algorytmami uczenia maszynowego. Proces rozpoczyna się od naświetlenia plazmy krwi pacjenta wiązką lasera. Właściwości światła po interakcji z próbką są analizowane za pomocą spektrometru, co pozwala na wykrycie subtelnych zmian w chemicznym składzie komórek i tkanek.

Wyniki są następnie interpretowane przez algorytm uczenia maszynowego, który identyfikuje charakterystyczne cechy wskazujące na obecność choroby. W przeprowadzonym badaniu pilotażowym, które obejmowało próbki od 12 pacjentów z rakiem piersi oraz 12 osób zdrowych, skuteczność metody w wykrywaniu raka w stadium 1a wyniosła aż 98%.

Co więcej, technologia umożliwiła rozróżnienie czterech głównych podtypów raka piersi z dokładnością ponad 90%. Taka precyzja może przyczynić się do bardziej spersonalizowanego leczenia, zwiększając jego skuteczność.

Przewaga nad obecnymi metodami diagnostycznymi

Standardowe metody diagnostyki raka piersi obejmują badanie palpacyjne, mammografię, USG oraz biopsję. Obecne strategie wczesnego wykrywania opierają się głównie na badaniach przesiewowych w określonych grupach wiekowych lub u osób z podwyższonym ryzykiem.

Dotychczasowe techniki analizy laserowej w połączeniu z AI pozwalały na wykrycie raka dopiero w stadium 2, kiedy choroba jest już bardziej rozwinięta. Nowa metoda, dzięki zdolności do identyfikacji choroby w stadium 1a, daje pacjentom większe szanse na skuteczne leczenie i długoterminowe przeżycie.

Potencjał dla diagnostyki wielu nowotworów

Badanie, którego wyniki opublikowano w Journal of Biophotonics, miało charakter pilotażowy, ale wyniki są obiecujące. Naukowcy planują rozszerzenie badań, aby objąć większą liczbę uczestników i przetestować technikę w wykrywaniu innych typów nowotworów we wczesnych stadiach.

Dr Andy Downes, kierujący badaniami w School of Engineering na Uniwersytecie w Edynburgu, podkreśla znaczenie wczesnej diagnostyki:
„Większość zgonów z powodu raka następuje po późnej diagnozie, gdy objawy są już widoczne. Wczesna diagnoza to klucz do długoterminowego przeżycia, a teraz mamy technologię, która to umożliwia. Naszym kolejnym krokiem jest rozwinięcie tej technologii dla innych typów nowotworów i stworzenie bazy danych do badań przesiewowych.”

Wprowadzenie tej metody jako narzędzia przesiewowego mogłoby zrewolucjonizować diagnostykę raka, szczególnie w populacjach wysokiego ryzyka. Dzięki możliwości wykrywania choroby w najwcześniejszych stadiach, zwiększa się szansa na wdrożenie skutecznego leczenia zanim nowotwór się rozprzestrzeni.

Projekt zrealizowano we współpracy z Uniwersytetem w Aberdeen, Rhine-Waal University of Applied Sciences oraz Graduate School for Applied Research w Nadrenii Północnej-Westfalii. Próbki krwi pochodziły z Northern Ireland Biobank oraz Breast Cancer Now Tissue Bank.


Nowatorska technologia oparta na spektroskopii Ramana i sztucznej inteligencji może stać się fundamentem przyszłych badań przesiewowych w onkologii. Możliwość wczesnego wykrywania różnych typów nowotworów daje nadzieję na lepsze wyniki leczenia i zmniejszenie liczby zgonów związanych z tą grupą chorób.

Źródło: Journal of Biophotonics, University of Edinburgh

Tygodnik Medyczny

Zdrowie, system ochrony zdrowia, opieka farmaceutyczna, farmacja, polityka lekowa, żywienie, służba zdrowia - portal medyczny

Najnowsze artykuły

Dodaj komentarz

Twój adres e-mail nie zostanie opublikowany. Wymagane pola są oznaczone *

Back to top button