Истражувачите велат дека оваа технологија еден ден би можела да се примени и на други видови рак, вклучувајќи рак на белите дробови, простата, дојка, глава и врат.
Кога неврохирург отстранува тумор од мозокот на пациент, ретко може да ја отстрани целата маса. Она што останува е познато како резидуален тумор, кој може да наликува на здраво мозочно ткиво. За лоцирање на тој остаточен тумор се користат различни методи, како магнетна резонанца или флуоресцентни агенси за прикажување на туморското ткиво, но ниту една од овие методи не е совршена и секоја има свои недостатоци.
Побрзо и поточно
Но, сега истражувачите од Универзитетот во Мичиген и нивните колеги од Универзитетот во Калифорнија, Сан Франциско, развија модел на вештачка интелигенција (ВИ) кој уште за време на операцијата, во само 10 секунди, може да утврди дали во мозокот останал дел од канцерогениот тумор што би можел да се отстрани. Покрај тоа, наодите објавени во списанието Nature покажуваат дека дијагностичкиот систем наречен FastGlioma значително ги надминува конвенционалните методи за идентификација на остатоци од тумори.
„FastGlioma има потенцијал да го промени полето на неврохирургијата преку моментално подобрување на сеопфатниот третман на пациентите со дифузни глиоми“, тврдат неговите творци. „Овој систем работи побрзо и поточно од стандардните методи за откривање тумори, применлив е за други дијагнози и би можел да послужи како основен модел за водење операции на мозочни тумори.“
Тренинг на моделот
FastGlioma комбинира микроскопско оптичко прикажување со ВИ модели како GPT-4 и DALL·E 3, тренирани на повеќе од 11.000 хируршки примероци и четири милиони уникатни микроскопски видни полиња. По тренирањето, оваа ВИ технологија погрешно идентификувала високо ризичен, резидуален тумор во само 3,8 % од случаите; за споредба, стапката на грешка кај конвенционалните методи изнесува речиси 25 %.
Примероците од туморите се снимаат со помош на стимулирана Рамановска хистологија, метод што претходно се користеше за тренирање на DeepGlioma, дијагностички систем заснован на вештачка интелигенција кој генетските мутации на мозочните тумори ги открива за помалку од 90 секунди. Со користење на стимулирана Рамановска хистологија, потребни се околу 100 секунди за да се добие слика со целосна резолуција, а само 10 секунди за добивање на слика со пониска резолуција во „брз режим“.
Резултатите во двата случаи се импресивни: моделот со целосна резолуција постигнува точност до 92 %, а брзиот режим приближно 90 %. Ова значи дека инфилтрацијата на туморот може да се детектира со исклучително висока прецизност за неколку секунди, овозможувајќи хирурзите уште за време на операцијата да бидат информирани дали е потребна дополнителна ресекција. Во идните студии, истражувачите ќе се фокусираат на примена на FastGlioma на други видови рак, вклучувајќи рак на белите дробови, простата, дојка, глава и врат.