Inteligenţa artificială poate identifica leucemia

Cercetătorii de la Centrul German pentru Boli Neurodegenerative (DZNE) şi de la Universitatea din Bonn au reuşit să creeze un algoritm care poate identifica leucemia mieloidă acută, una dintre cele mai comune forme ale acestei maladii. Această nouă metodă poate fi folosită pentru a confirma diagnosticul pus de către oncologi şi, de asemenea, poate scurta acest proces, ceea ce duce la o începere mai rapidă a tratamentelor, notează Medicalxpress.

„Deoarece acest lucru necesită cantităţi mari de date, am evaluat date despre activitatea genică a celulelor sanguine. Au fost efectuate numeroase studii pe acest subiect, iar rezultatele sunt disponibile prin intermediul bazelor de date. Astfel, există un volum de date enorm. Am colectat practic tot ceea ce este disponibil în prezent”, explică profesorul Joachim Schultze, cercetător al DZNE şi profesor al Universităţii Bonn.

• Cât hidrogen verde se produce în Europa? Continentul ar fi cel mai mare producător
• Volumul „Melancolia” al lui Mircea Cărtărescu, lansat la Stockholm

Acest algoritm pleacă de la analiza transcriptomului, ceea ce în termeni comuni poate fi înţeles ca fiind „amprenta” activităţii unei gene în interiorul unei celule. Trebuie precizat faptul că, în fiecare celule, există gene a căror activitate este suspendată sau nu; informaţiile legate de activitatea sau inactivitatea unei gene sunt cele pe care cercetătorii germani le-au folosit în studiul lor şi le-au analizat cu ajutorul inteligenţei artificiale.

Cercetătorii au folosit datele colectate de către 105 studii diferite, însumând aproximativ 12.000 de mostre de sânge, din care 4.100 porveneau de la persoane care sufereau de leucemie mieloidă acută. „Algoritmii au căutat apoi în transcriptom modelele specifice bolii. Acesta este un proces în mare parte automatizat. Se numeşte învăţare automată”, explică dr. Schultze. Acesta mai adaugă: „Desigur, ştiam clasificarea diagnosticelor aşa cum a fost listată în datele originale, dar software-ul nu. Am verificat apoi rata de succes. A fost peste 99 la sută pentru unele dintre metodele aplicate. De fapt, am testat diverse metode din repertoriul de învăţare a maşinilor şi inteligenţă artificială. Există de fapt un algoritm care era deosebit de bun, dar ceilalţi erau în urmă”.

Cercetătorii care au colaborat în cadrul acestui studiu sunt de părere că algoritmul antrenat de către ei nu va exclude practicienii umani, ci că va servi drept un instrument de creştere a vitezei şi preciziei în diagnosticare. „Cu un test de sânge, după cum pare posibil în studiul nostru, algoritmul este de conceput ca medicul de familie să identifice singur o suspiciune de AML. Iar când suspiciunea este confirmată, pacientul este trimis la un specialist. Posibil, diagnosticul ar avea loc mai devreme decât acum şi terapia ar putea începe mai devreme”, este de părere dr. Schultze.

Studiul a fost publicat în iScience.

Citeşte şi: