Umjetna inteligencija mijenja način na koji medicina pristupa raku, pogotovo kad je riječ o predviđanju širenja raka na mozak. Najnovije znanstveno istraživanje objavljeno u časopisu The Journal of Pathology pokazuje da umjetna inteligencija može preciznije od iskusnih patologa predvidjeti hoće li se rak pluća, točnije nemalih stanica pluća (NSCLC), proširiti na mozak unutar pet godina od postavljanja dijagnoze. Ovo otkriće naglašava potencijal koji umjetna inteligencija ima u transformaciji dijagnostike i personalizirane skrbi za oboljele od raka.
Istraživački tim iz SAD-a, predvođen Richardom Coteom sa Sveučilišta Washington u St. Louisu i Haowenom Zhouom s Caltecha, razvio je duboko učeći model temeljen na umjetnoj inteligenciji koji analizira histološke uzorke tumora. Umjetna inteligencija koristi digitalne slike standardno obojenih tkivnih preparata kako bi procijenila vjerojatnost razvoja metastaza na mozgu. Prema autorima studije, ovo je prvo istraživanje koje se bavi predviđanjem budućih metastaza na mozgu temeljenih na izgledu primarnog tumora kod ranih stadija NSCLC-a.
Prema podacima Svjetske zdravstvene organizacije, rak je drugi najčešći uzrok smrti na svijetu. Godine 2019., od raka je umrlo 10 milijuna ljudi, dok su bolesti srca bile vodeći uzrok sa 18,5 milijuna smrti godišnje. Očekuje se da će do 2050. broj novooboljelih od raka premašiti 35 milijuna godišnje, što pokazuje koliku važnost ima pravovremeno otkrivanje i liječenje. Rak pluća najčešći je rak u svijetu, a ujedno i vodeći uzrok smrti među svim vrstama raka, prema podacima Međunarodne agencije za istraživanje raka (IARC) pri Svjetskoj zdravstvenoj organizaciji. Osim raka pluća, rak dojke, debelog crijeva, prostate i želuca također se ubrajaju među najučestalije vrste raka globalno.
Najveći udio slučajeva raka pluća čini upravo nemali rak pluća, koji obuhvaća između 80 i 85 posto dijagnosticiranih slučajeva, dok ostatak čini rak pluća malih stanica prema podacima Američkog društva za rak. Uz to, postoje i druge vrste tumora koji mogu nastati u plućima, ali se ne smatraju rakom pluća, poput pleuralnog mezotelioma, koji je najčešće uzrokovan izloženošću azbestu, zatim sarkoma koji nastaje u kostima ili mekim tkivima, te limfoma, vrste raka krvnih stanica. Detaljne informacije o vrstama i uzrocima raka pluća dostupne su na stranicama [Klinike Mayo](https://www.mayoclinic.org/hr/diseases-conditions/lung-cancer/symptoms-causes/syc-20374620).
Metastaze na mozgu predstavljaju jednu od najčešćih komplikacija raka, osobito kod raka pluća, dojke i melanoma. Prema istraživanju objavljenom u časopisu Neuro-Oncology, pacijenti s navedenim vrstama raka imaju najveći rizik od razvoja metastaza na mozgu. Osim njih, često se javljaju i kod bolesnika s karcinomom bubrega, debelog crijeva te ginekološkim tumorima, prema informacijama koje pruža [MD Anderson Cancer Center](https://www.mdanderson.org/cancer-types/brain-metastases.html). Kada se rak proširi na mozak, značajno pogoršava prognozu i smanjuje mogućnosti liječenja, što dodatno naglašava važnost ranog otkrivanja ovakvih promjena.
Kod bolesnika s NSCLC-om, gotovo polovica onih u stadiju I do III može razviti metastaze na mozgu. Ipak, do danas nije postojao pouzdan molekularni ili histopatološki način predviđanja takvih metastaza. Tradicionalni pristup uključuje mikroskopsko proučavanje uzoraka tkiva, no čak i iskusni patolozi nisu uvijek u mogućnosti točno procijeniti hoće li se rak proširiti na mozak. Upravo tu ulogu preuzima umjetna inteligencija koja koristi podatke iz digitaliziranih slajdova histoloških preparata.
Istraživači su razvili duboko učeći model temeljen na konvolucijskoj neuronskoj mreži ResNet-18, unaprijed treniranoj na skupu podataka ImageNet. U studiju je bilo uključeno 158 bolesnika sa stadijem I do III NSCLC-a, liječeni na Sveučilištu Washington, koji su praćeni najmanje pet godina ili do razvoja metastaza. Umjetna inteligencija trenirana je na slikama tumorskog tkiva obojenih hematoksilin-eozinom (H&E), što je standardna metoda bojenja u histopatologiji.
Hematoksilin i eozin omogućuju bolju vidljivost i prepoznavanje struktura u stanicama i tkivima pod mikroskopom. Prije nego što se uzorci boje, oni se fiksiraju, obrađuju i ugrađuju u parafin, kako bi se mogli rezati na tanke dijelove pogodne za mikroskopsko promatranje. Na taj način patolozi mogu vizualno procijeniti obilježja tumora, no umjetna inteligencija može uočiti suptilne obrasce koji možda izmiču ljudskom oku. Detalje o obradi uzoraka možete pronaći na stranicama [The Histology Guide](https://www.histology.leeds.ac.uk/).
Usporedbom rezultata modela umjetne inteligencije i četvero iskusnih patologa na uzorcima 40 bolesnika, pokazalo se da umjetna inteligencija postiže točnost od 87 posto u predviđanju razvoja metastaza na mozgu u roku od pet godina. Prosječna točnost patologa bila je 57,3 posto. Ovi rezultati upućuju na to da umjetna inteligencija ima potencijal značajno unaprijediti procese donošenja odluka u kliničkoj praksi, pružajući dodatnu sigurnost u prepoznavanju visokorizičnih pacijenata kojima je potrebna intenzivnija kontrola ili personalizirani pristup liječenju.
Razvoj umjetne inteligencije u medicini otvara novo poglavlje u ranom otkrivanju i individualiziranom pristupu liječenju onkoloških bolesnika. Osim što pomaže u procjeni rizika od širenja raka, umjetna inteligencija može ubrzati analizu podataka, smanjiti mogućnost pogreške i rasteretiti zdravstveni sustav. Ključno je istaknuti kako umjetna inteligencija ne zamjenjuje ulogu liječnika, nego služi kao dodatni alat koji omogućuje brže i preciznije donošenje odluka, osobito u složenim slučajevima gdje tradicionalne metode ne mogu pružiti dovoljno informacija.
Konkretna primjena umjetne inteligencije u predviđanju metastaza na mozgu može pomoći u ranijem otkrivanju pacijenata kojima prijeti veći rizik, što može značiti raniju primjenu dodatnih pretraga, promjenu terapije ili uključivanje u klinička ispitivanja. Time se poboljšava kvaliteta skrbi i potencijalno produžuje život pacijenata. U budućnosti se očekuje još veći napredak na ovom području jer su modeli umjetne inteligencije sve sofisticiraniji i obučavaju se na većim skupovima podataka iz raznih izvora.
Jedan od izazova za širu primjenu umjetne inteligencije u predviđanju širenja raka na mozak je potreba za velikim brojem kvalitetnih i raznolikih podataka, te usklađivanje sa standardima zaštite privatnosti i etike. Učinkovitost modela ovisi o kvaliteti podataka na kojima se trenira, kao i o njihovoj reprezentativnosti za širu populaciju. Nadalje, važno je naglasiti da modeli umjetne inteligencije mogu biti podložni pogreškama ako podaci nisu pravilno obrađeni ili ako se suoče s neuobičajenim slučajevima. Stoga se razvoj i primjena umjetne inteligencije u onkologiji provodi u suradnji s multidisciplinarnim timovima, koji uključuju liječnike, patologa, informatičare i statističare.
S obzirom na brzinu razvoja novih tehnologija, raste potreba za stalnim usavršavanjem zdravstvenih djelatnika kako bi znali interpretirati rezultate koje generira umjetna inteligencija te ih pravilno koristiti u svakodnevnoj praksi. Osim toga, transparentnost algoritama i mogućnost praćenja odluka umjetne inteligencije ostaju ključni za izgradnju povjerenja među pacijentima i stručnjacima. U tom kontekstu, međunarodne organizacije, kao što je [Svjetska zdravstvena organizacija](https://www.who.int/news-room/fact-sheets/detail/cancer), razvijaju smjernice za sigurnu i učinkovitu integraciju umjetne inteligencije u zdravstvo.
Ovakva istraživanja dokazuju da umjetna inteligencija može biti snažan saveznik u borbi protiv raka, ne samo u dijagnostici, već i u planiranju liječenja, personalizaciji terapije i dugoročnom praćenju pacijenata. Nove mogućnosti koje otvara umjetna inteligencija već su vidljive u laboratorijima i bolnicama diljem svijeta, a budućnost će donijeti još veći broj inovacija na ovom području.
Više o istraživanju umjetne inteligencije u medicini i najnovijim dostignućima možete pronaći na stranicama [Caltecha](https://www.caltech.edu/about/news/ai-predicts-brain-metastases) i [Washington University School of Medicine](https://medicine.wustl.edu/news/ai-tool-predicts-brain-metastases-in-lung-cancer-patients/). Integracija umjetne inteligencije u onkologiju otvara vrata preciznijoj, bržoj i personaliziranijoj medicini koja može značajno unaprijediti ishode liječenja i kvalitetu života oboljelih od raka. Dokazano je da umjetna inteligencija ima prednost u predviđanju širenja raka na mozak u odnosu na tradicionalne metode, a njezina uloga u zdravstvenoj skrbi i dalje će rasti kako tehnologija napreduje i postaje sve dostupnija.
Autorska prava © 2024 Cami Rosso. Sva prava pridržana.
