Algoritmii pot fi folosiţi pentru a detecta ADN-ul cancerului pulmonar în mostrele de sânge

Adaugă-ne ca sursă preferată

Urmărește-ne in Discover

Oamenii de ştiinţă de la mai multe instituţii de cercetare din Statele Unite ale Americii au demonstrat că algoritmii care folosesc învăţarea automată, „machine learning” în limba engleză, pot detecta ADN-ul cancerului pulmonar în stadiul incipient, notează Medicalxpress.

Cancerul pulmonar este una dintre cele mai agresive forme de cancer, prezentând o mortalitate ridicată şi, din această cauză, pentru a creşte şansele de supravieţuire ale unui pacient este important ca tumorile să fie identificate cât mai repede. În prezent, cei suspecţi de cancer pulmonar au la dispoziţie varianta computerului tomograf pentru a obţine un diagnostic, dar, din nefericire, această variantă are două neajunsuri extrem de importante: preţul ridicat şi o rată mare de răspunsuri fals pozitive. 

Pornind de la experienţa altor studii în care învăţarea automată a fost a fost adaptată pentru identificarea unor forme de cancer, printre care şi cel de sân, oamenii de ştiinţă au decis să adapteze acest instrument şi pentru identificarea ADN-ului tumoral specific cancerului pulmonar.

Pentru a dezvolta capacităţile algoritmului, oamenii de ştiinţă au folosit date colectate de la pacienţi care au suferit de cancer pulmonar cu celule non-mici. Testele iniţiale au arătat că algoritmul a reuşit să identifice 63% dintre tumorile din stadiul 1 al cancerului pulmonar. Aceste rezultate indică faptul că acest program încă nu este la fel de eficient precum computerul tomograf, dar deschide posibilitatea folosirii împreună pentru identifica persoanele care se află în pericol din cauza cancerului pulmonar.

Studiul Integrating genomic features for non-invasive early lung cancer detection a fost publicat în Nature.

Citeşte şi:

Inteligenţa artificială ar putea oferi o ”a doua opinie” în cazul cancerului la sân

Un algoritm identifică pacienţii bolnavi de cancer care ar trebui să îşi aleagă opţiunile de îngrijire