Sadržaj
- Rano otkrivanje
- Poboljšanje postojećeg liječenja
- Pronalaženje novih lijekova
- Bez grešaka, bez stresa - Vaš korak po korak vodič za stvaranje softvera koji mijenja život bez uništavanja života
- Zaključak
Izvor: Kittipong Jirasukhanont / Dreamstime.com
Oduzeti:
Može li umjetna inteligencija biti tehnologija za konačno pobijediti rak? To je naša najbolja ponuda do sada.
Budući da je cjepivo protiv raka predviđeno da se testira na ljudima krajem ove godine, i nove napredne tehnike otkrivanja protiv AI bile su sve bliže nego ikad prije pobjedi u ratu protiv raka. Sada možemo predvidjeti ovu najstrašniju bolest prije nego što se pojavi, i liječiti je novim lijekovima koji mogu ciljati na jedinstvene DNK slabosti tog specifičnog maligniteta.
Rano otkrivanje
Uočavanje karcinoma što je ranije moguće je od najveće važnosti. Ako se tumor dijagnosticira u ranoj fazi, liječnici ga mogu liječiti s puno većom šansom za uspjeh prije nego što postane prevelik. Što se više zloćudna bolest širi, to su manje šanse za preživljavanje bolesnika. U prethodnom smo članku već govorili o algoritmu temeljenom na algoritmima koji može analizirati sve vrste izvještaja o medicinskim slikama kako bi uočio čak i najnužniju anomaliju koju ljudsko oko ne može pronaći. Neki od njih su toliko točni da se mogu pohvaliti zadivljujućom stopom otkrivanja od 88 posto, a mogu se retroaktivno koristiti za provjeru svih prethodnih medicinskih podataka određenog pacijenta (ili čak populacije) u nekoliko minuta.
Noviji se inteligentni algoritmi koji mogu uočiti složene obrasce tumora razvijaju svaki dan, a neki od njih mogu se upotrijebiti za otkrivanje tumora već u trenutku u kojem se formira. Pokretanje terapije raka nazvano Cyrcadia Health razvilo je male, nosive flastere koje je bilo moguće udobno umetnuti ispod grudnjaka kako bi se otkrile promjene temperature unutar ženskih dojki. Pomoću softverskog softvera za prediktivno učenje, pametni uređaj može otkriti sve abnormalne cirkadijanske uzorke u tkivima dojke i odmah upozoriti ženu (i njenog pružatelja zdravstvenog osiguranja). Prema ranim testovima proizvođača, flasteri napunjeni senzorima mogu otkriti do 80 posto tumora dojke. (Za više informacija o tome kako se tehnologija koristi u zdravstvu, pogledajte Ulogu informatike u medicinskoj dijagnostici.)
Što je još zanimljivije, to je da će strojno učenje otvoriti nove mogućnosti za rano otkrivanje u dogledno vrijeme. Ono što rak čini bolešću koju je toliko teško riješiti je ekstremna varijabilnost mnogih njegovih oblika. Iako je postignut veliki napredak u genomiki raka, praćenje ljudske DNA kako bi se uočila mutacija genoma zahtijeva značajne napore u sekvenciranju. Što više uzoraka zloćudnosti i primjera AI može prikupiti, to se više može naučiti o karcinomu i značajno olakšati proračunski teret odvajanja bilo kakvih potencijalnih mutacija.
Poboljšanje postojećeg liječenja
Većina tradicionalnih sredstava za kemoterapiju poznata je po razornim učincima na ljudski organizam, poput alopecije, stalnog umora, pernicioznog povraćanja i mnogih drugih. Posljednjih nekoliko godina osmišljene su novije, selektivnije biološke terapije kako bi se potaknuo tjelesni imunološki sustav na djelovanje protiv malignih stanica. Mnoge od tih novijih terapija koje se kolektivno nazivaju imunoterapijom mnogo su podnošljivije, ali teško je predvidjeti hoće li djelovati protiv specifičnog tumora ili ne.
Jedan takav primjer su inhibitori PD-1, skupina monoklonskih antitijela koja djeluju sprečavajući stanice karcinoma da deaktiviraju imunološki sustav. Međutim, neke su populacije bolesnika poznate po izrazito niskoj stopi reakcije na ovu vrstu liječenja. Na primjer, inhibitori PD-1 ne djeluju u oko 80 posto uznapredovalih bolesnika koji nisu stanični karcinom pluća, što dovodi do značajnog rasipanja resursa zbog visokih troškova ovih antitijela.
Precizna onkologija nova je grana koja razvija nove tehnike koje poboljšavaju odluke o liječenju pronalazeći, na primjer, samo one bolesnike koji bi mogli imati koristi od gore opisanog liječenja PD-1 inhibitorima. Istraživači s Instituta Curie u Francuskoj surađuju s američkim startupom Freenomeom na razvoju nove neinvazivne alternative kirurškoj biopsiji kojom bi pretražili DNK raka koji cirkulira u krvi. AI freenome hrani se podacima koji dolaze od pacijenata s karcinomom i njegov je zadatak pronaći bilo kakvu vezu između biomarkera u krvi i odgovora pacijenata na liječenje. Njihovo kliničko ispitivanje moglo bi biti prvo među mnogim usmjerenim na poboljšanje učinkovitosti i preciznosti suvremene imunoterapije, štedeći dragocjene resurse koji se troše rasipajući liječenje pacijenata koji ne bi imali koristi. (Tehnologija postaje sve rasprostranjenija u zdravstvu, ali što pacijenti misle o tome? Pogledajte što pacijenti žele od zdravstvene zaštite?)
Pronalaženje novih lijekova
Takozvano "cjepivo protiv raka" koje je do sada izliječilo do 97 posto tumora kod miševa, vjerojatno je najnevjerojatnija vijest u dobima. Zapravo samo mnogo precizniji oblik gore opisane imunoterapije, cjepivo protiv raka dobilo je ime po tome što može spriječiti povratak tumora. Još jednom, ovaj novi nevjerojatan tretman zapravo aktivira T-stanice imunološkog sustava da eliminira stanice karcinoma iz cijelog tijela. Ono što ovo novo "cjepivo" razlikuje od ostalih vrsta imunoterapije jest to što se dva sredstva koja ga sačinjavaju izravno ubrizgavaju unutra tumor da reaktivira "uspavane" T-stanice. Zbog toga ove stanice nisu poput bilo koje druge T-stanice pronađene u tijelu, već specifična populacija koja je obučena za prepoznavanje proteina specifičnih za rak. Jednom kada unište tumor u tom tkivu, mogu čak slobodno lutati kroz cirkulaciju krvi u potrazi i uništiti bilo koju drugu stanicu raka koja je infiltrirala druga tkiva (fenomen poznat u medicini kao "metastaza").
Bez grešaka, bez stresa - Vaš korak po korak vodič za stvaranje softvera koji mijenja život bez uništavanja života
Ne možete poboljšati svoje programiranje kad nikoga nije briga za kvalitetu softvera.
Ako vam ta ideja zvuči nevjerojatno, dobro, to je zato što jest. Hoćemo li pobijediti u ratu protiv raka čim ovo cjepivo završi svoja ispitivanja i bude objavljeno u javnost? Nažalost, stvari su rijetko tako jednostavne, a ovaj tretman djeluje samo na određenu podskupinu vrsta raka, jer na svaku vrstu raka utječe imunološki sustav na drugačiji način. U tome će nam AI, opet, pomoći kao a.s. deus ex machina, ili, u ovom slučaju, a strojnog učenja deus ex machina.
Danskoj tvrtki Evaxion nedavno je dodijeljen fond od gotovo milijun dolara za razvoj projekta strojnog učenja koji bi omogućio da se imunoterapija prilagodi individualnim potrebama pacijenata. Mutacije koje dovode do nekontroliranog rasta malignih stanica razlikuju se od pacijenta do pacijenta i ovise o njegovom specifičnom genomu. Sekvenciranjem gena u stanicama raka i zdravim stanicama pacijenta, AI može identificirati pojedinačne promjene DNA specifične za rak tog pacijenta, a zatim osmisliti antigene cjepiva koji, opet, pružaju dragocjenu ruku imunološkom sustavu domaćina.
Evaxion još uvijek nije jedina tvrtka koja traži prilagođena rješenja u terapiji raka, a jedino što stvarno razlikuje različite startupove nije metoda, već potencijala njihovih algoritama strojnog učenja. Hoće li to biti danska tvrtka koja će na kraju pobijediti u utrci, pokazat će vrijeme, ali ono što je doista važno jest da je element koji će napraviti razliku upravo AI.
Zaključak
Jedan od najviših, nepremostivih zidova koji trenutno terapiju raka daje privilegiji dostupnoj samo u najbogatijim zemljama ili najbogatijim pojedincima, jesu, zasigurno, prekomjerni troškovi. Te nove tehnologije koje pokreću AI mogu pomoći u smanjenju otpada i mogu smanjiti troškove, čineći liječenje raka mnogo pristupačnijim i, zauzvrat, više „demokratskim“.