Tartalom
- Korai észlelés
- A meglévő kezelés javítása
- Új gyógymódok keresése
- Nincsenek hibák, nincs stressz - Az Ön életét megváltoztató szoftverek készítésének lépésről lépésre történő leírása az élet megsemmisítése nélkül
- Következtetés
Forrás: Kittipong Jirasukhanont / Dreamstime.com
Elvitel:
Lehet-e a mesterséges intelligencia a rák legyőzésének technológiája? Ez még a legjobb fogadásunk.
Az ez év végén az embereknél tesztelni tervezett rákos oltással és az új, AI-vezérelt, fejlett felderítési technikákkal minden eddiginél közelebb kerültek a rák elleni háború megnyeréséhez. Most megjósolhatjuk ezt a legfélelmetesebb betegséget, mielőtt bekövetkezik, és új gyógyszerekkel kezeljük, amelyek megcélozhatják az adott specifikus rosszindulatú daganat egyedi DNS-gyengeségeit.
Korai észlelés
A rák mielőbbi észlelése rendkívül fontos. Ha egy daganatot korai stádiumban diagnosztizálnak, az orvosok sokkal nagyobb eséllyel kezelhetik azt, mielőtt túl nagy lesz. Minél inkább elterjedt a rosszindulatú daganat, annál kisebb a betegek esélye a túlélésre. Egy korábbi cikkben már beszéltünk olyan algoritmus-alapú szoftverekről, amelyek képesek mindenféle orvosi képalkotási jelentést elemezni, hogy észrevegyék a legkisebb anomáliát, amelyet az emberi szem nem tud remélni. Néhányuk annyira pontos, hogy elképesztő 88% -os észlelési arányával büszkélkedhet, és visszamenőleges hatállyal felhasználható egy adott beteg (vagy akár egy populáció) korábbi egészségügyi nyilvántartásainak percek alatt történő ellenőrzésére.
Naponta újabb és újabb intelligens algoritmusokat fejlesztenek ki, amelyek észlelhetik a komplex tumortípusokat, és ezek közül néhány felhasználható a daganat kimutatására már annak kialakulásának pillanatában. A Cyrcadia Health nevű rákterápiás indítás során kicsi, hordható tapaszt fejlesztettek ki, amelyeket kényelmesen melltartóba lehet helyezni, hogy észleljék a nő mellében fellépő hőmérsékleti változásokat. A gépi tanulás prediktív elemző szoftverével az intelligens eszköz észlelhet bármilyen rendellenes cirkadián mintát az emlőszövetekben, és azonnal figyelmeztetheti a nőt (és egészségügyi szolgáltatóját). A gyártó korai vizsgálata szerint az érzékelővel töltött tapaszok az emlődaganatok akár 80% -át is fel tudják fedezni. (Ha többet szeretne tudni arról, hogy a technológiát hogyan használják az egészségben, olvassa el az IT szerepét az orvosi diagnosztikában.)
Még ennél is érdekesebb, hogy a gépi tanulás új lehetőségeket nyit meg a korai észleléshez a megfelelő időben. A rákot olyan nehéz betegséggé teszi, amely ilyen nehéz kezelni, annak sokféle formájának rendkívüli variabilitása. Bár a rákgenomika területén nagy előrelépés történt, az emberi DNS megfigyelése bármilyen genommutáció észlelése érdekében jelentős erőfeszítéseket igényel a szekvenálás során. Minél több malignitás mintát és példát gyűjthet az AI, annál többet tud megtanulni a rákról és jelentősen megkönnyíti a lehetséges mutációk szekvenálásának számítási terhet.
A meglévő kezelés javítása
A legtöbb hagyományos kemoterápiás szer ismert az emberi testre gyakorolt pusztító hatásairól, például alopecia, állandó fáradtság, ártalmas hányás és még sokan mások. Az utóbbi években újabb, szelektívebb biológiai terápiákat fejlesztettek ki annak érdekében, hogy stimulálják a test immunrendszerét a rosszindulatú sejtek ellen. Az együttesen „immunterápia” -nak nevezik ezeket az újabb terápiákat sokkal tolerálhatóbbnak, ám nehéz megjósolni, hogy egy adott daganat ellen hatnak-e vagy sem.
Ilyen példa a PD-1 gátlók, a monoklonális antitestek olyan csoportja, amelyek úgy hatnak, hogy megakadályozzák a rákos sejteket az immunrendszer kikapcsolásában. Néhány betegpopulációról azonban ismert, hogy rendkívül alacsony az ilyen típusú kezelésre adott válaszarányuk. Például a PD-1 gátlók nem működnek az előrehaladott nem kissejtes tüdőrákos betegek körülbelül 80% -ánál, ami jelentős erőforrás-pazarlást eredményez ezen antitestek magas költsége miatt.
A precíziós onkológia egy új ága, amely új technikákat fejleszt ki, amelyek javítják a kezelési döntéseket azáltal, hogy csak azokat a betegeket találják meg, akik részesülhetnek a fentiekben ismertetett PD-1 gátlókkal történő kezelés előnyeiből. A franciaországi Institut Curie kutatói együtt dolgoznak az amerikai induló Freenome-val, hogy új, nem invazív alternatívát dolgozzanak ki a műtéti biopsziához a vérben keringő rák DNS megsemmisítésére. A Freenomes AI-t a rákos betegektől származó adatokkal táplálják, és annak a feladata, hogy bármilyen összefüggést találjon a vérbiomarkerek és a betegek kezelésre adott reakciója között. Klinikai kísérletük lehet az első sok közül, amelyek célja a modern immunterápia hatékonyságának és pontosságának javítása, és értékes források megtakarítása, amelyek pazarló betegek kezelése érdekében vesznek részt, akiknek nem lenne előnyük. (A technika egyre inkább elterjedt az egészségügyben, de mit gondolnak a betegek erről? Nézze meg, mit akarnak a betegek az egészségügyi technológiától?)
Új gyógymódok keresése
Az úgynevezett rákos oltás, amely eddig az egerek daganatainak 97% -át gyógyította meg, valószínűleg a legjelentősebb újdonság az életkorban. Valójában a fentebb leírt immunterápia sokkal pontosabb formája, a rák elleni oltás azzal a ténnyel kapja a nevét, hogy megakadályozza a daganatok visszatérését. Még egyszer, ez az új csodálatos kezelés valójában aktiválja az immunrendszer T-sejtjeit a test rákos sejtjeinek kiküszöbölése érdekében. Az új „oltás” különbözik az immunterápia más típusaitól az, hogy a készítményeket alkotó két ágenst közvetlenül injektálják belül a tumort a "alvó" T-sejtek újraaktiválására. Emiatt ezek a sejtek nem olyanok, mint bármely más, a testben található T-sejt, hanem egy speciális populáció, amelyet felismertek a rák-specifikus fehérjék felismerésére. Miután elpusztították a daganatot az adott szövetben, szabadon mozoghatnak még a vérkeringésen keresztül, hogy keressenek és elpusztítsanak minden más rákos sejtet, amely beszivárgott más szövetekbe (ezt a jelenséget az orvostudományban "metasztázisnak" nevezik).
Nincsenek hibák, nincs stressz - Az Ön életét megváltoztató szoftverek készítésének lépésről lépésre történő leírása az élet megsemmisítése nélkül
Nem javíthatja a programozási képességeit, ha senki sem törődik a szoftver minőségével.
Ha ez az ötlet hihetetlenül jól hangzik, akkor az az, hogy így van. Meg fogjuk nyerni a rák elleni háborút, mihelyt ez a vakcina befejezi a kísérleteit és a nyilvánosság elé kerül? Sajnos a dolgok ritkán vannak ilyen egyszerűek, és ez a kezelés csak a rák típusainak egy meghatározott részén működik, mivel az egyes rák típusokat az immunrendszer más módon érinti. És ennél az AI ismét segíteni fog nekünk, mint a isteni beavatkozás, vagy ebben az esetben a gépi tanulás deus ex machina.
A dán Evaxion társaságnak nemrégiben közel egymillió dollár pénzeszközt kaptak egy gépi tanulási projekt kidolgozására, amely lehetővé tenné az immunterápia testreszabását az egyéni páciensek igényeihez. Azok a mutációk, amelyek a rosszindulatú sejtek ellenőrizetlen növekedéséhez vezetnek, betegenként eltérnek, és specifikus genomjától függnek. A gének szekvenálásával a rákos sejtekben és az egészséges sejtekben a betegtől az AI azonosíthatja az adott betegre jellemző DNS-változásokat, majd megtervezheti azokat a vakcinaantigéneket, amelyek ismét értékes kezeket adnak a gazdaszervezet immunrendszerének.
Az Evaxion messze nem az egyetlen vállalat, amely testreszabott megoldásokat keres a rákterápiában, és az egyetlen dolog, amely valóban megkülönbözteti a különböző induló vállalkozásokat, nem a módszer, hanem a gépi tanulási algoritmusuk hatékonysága. Az, hogy végül a dán cég nyeri meg a versenyt - csak az idő fogja megmutatni, de igazán számít, hogy a különbség az AI.
Következtetés
Az egyik legmagasabb, leküzödhetetlen fal, amely jelenleg a rákterápiát csak a leggazdagabb országokban vagy a leggazdagabb személyek számára elérhető privilégiummá teszi, messze annak túlzott költsége. Ezek az új, AI-alapú technológiák hozzájárulhatnak a hulladék csökkentéséhez, és csökkenthetik a költségeket, így a rákkezelés sokkal megfizethetőbbé és viszont "demokratikusabbá" válhat.