Svjetska zdravstvena organizacija predviđa da će 2050. godine broj slučajeva raka u svijetu porasti za 77%. Međutim, širenje ove bolesti već je zastrašujuće. Jedna od najčešćih vrsta tumora – tumor pluća – svake godine odnese živote više od 1000 ljudi u Latviji, ali se ponovno otkrije kod približno 1200 pacijenata. Jedna je od najizazovnijih onkoloških bolesti, jer se oko 60% slučajeva dijagnosticira u kasnoj fazi, kada je nada za izlječenje relativno mala. Latvijski programer rješenja za umjetnu inteligenciju “Apply” već dvije godine radi na jedinstvenoj dijagnostičkoj metodi tumora pluća u suradnji sa Sveučilištem u Latviji. Uz pomoć umjetne inteligencije, mogao bi prepoznati prisutnost tumora pluća u ljudskim stanicama u ranoj fazi, kao i odrediti najprikladnije liječenje za njega. Nedavno je završila prva faza pilot studije projekta u kojoj su sudjelovala 24 bolesnika s tumorom pluća.
Maligni tumori su druga najčešća bolest u svijetu nakon kardiovaskularnih bolesti. Iako su provedena mnoga istraživanja kako bi se saznalo o njima, nažalost, još uvijek nije moguće rano otkriti sve vrste tumora i potpuno izliječiti osobu. Znanost ne može u potpunosti razumjeti zašto kod nekih ljudi tumori napreduju sporije, a kod drugih brže. Također nije sasvim jasno zašto određena metoda liječenja jednoj osobi pomaže, a drugoj ne uspijeva. Stručnjaci vjeruju da bi se jedan od odgovora na ovu misteriju mogao kriti u fizičkim svojstvima tumorskih stanica i tkiva – strukturi, viskoelastičnosti, gustoći, koji se mogu mjeriti mikroskopom atomske sile. Cilj projekta koji je pokrenuo “Apply” je proučavanje stanica rano otkrivenih tumora pluća, stvarajući nešto slično digitalnom “katalogu”. Namjera je da softver koji je razvijen tijekom projekta analizira fizička svojstva stanica u “katalogu” uz pomoć umjetne inteligencije, kao i druge parametre – dob osobe, krvne pretrage, primijenjene metode liječenja itd. , moći će se uočiti sličnosti, na temelju kojih će se moći odabrati ciljanije metode liječenja.
„Umjetna inteligencija može obraditi velike količine podataka i pronaći odnose između različitih parametara puno brže od bilo kojeg čovjeka. Prikupljanjem podataka oboljelih od raka pluća, uključujući i fizikalna mjerenja, u budućnosti se nadamo pronaći korelacije, odnosno odgovor zašto određena terapija nekim pacijentima pomaže, a drugima ne, te dati preporuke za izbor terapije.
Na primjer, ako znamo da Jānis u dobi od 55 godina ima iste pokazatelje kao i nekoliko drugih pacijenata u našoj bazi podataka, X imunoterapijska metoda će najvjerojatnije biti najprikladnija za njega, jer je uspješno pomogla drugim sličnim pacijentima. Očekuje se da bi kompleksno rješenje umjetne inteligencije na to trebalo odgovoriti s najmanje 80% točnosti“, objašnjava Agnis Jakubovics, voditelj tvrtke „Apply“.
Imunoterapija se može usporediti s personaliziranom medicinom, kada se imunološke stanice tijela aktiviraju lijekovima da se počnu boriti protiv tumorskih stanica. Iako je ovo još uvijek vrlo nov način liječenja, on već zaustavlja brzo napredovanje inače neizlječive bolesti. Nažalost, to je vrlo skupo i ne daje pacijentima željeni učinak u svim slučajevima. Uz metodu koju je razvio “Apply”, umjetna inteligencija bi bila u stanju analizirati podatke o pacijentima i shvatiti može li imunoterapija biti učinkovita, uzimajući u obzir dob pacijenta, testove, fizičke karakteristike stanica itd.
Za analizu stanica koristi se mikroskop atomske sile. Moglo bi se usporediti s gramofonom koji iglom dodiruje ploču dok svira glazbu. Po sličnom principu, mikroskop atomske sile omogućuje mjerenje (“pogledanje”) fizikalnih svojstava tumorskih stanica i tkiva gore navedenih – strukturu, gustoću stanica, veličinu stanica, viskoelastičnost itd. dosad korištenih metoda biopsije. .
„Da bismo počeli raditi s mikroskopom atomske sile, u početku je bilo potrebno razviti metodu pripreme tkiva – dok nismo pronašli onu pravu, isprobali smo više od 10 metoda, što je zahtijevalo višegodišnji rad. Neki su uzorci bili premali, neki pretanki, neki nedovoljno očišćeni.
Sada smo završili fazu u kojoj smo naučili uzimati uzorke tkiva i počeli proučavati strukturu tumora 24 pacijenta s ranim stadijem tumora pluća. Nadamo se da će metoda razvijena u suradnji s tvrtkom “Apply” postati revolucija u ranom otkrivanju tumora pluća i uspješnom liječenju. Jer, nažalost, liječnici su često dugoročno nemoćni pred ovom bolešću“, kaže liječnik patolog, profesor Sergej Isaev.
Profesor Donāts Erts, direktor i vodeći istraživač Instituta za kemijsku fiziku Latvijskog sveučilišta, objašnjava da je ovo jedan od rijetkih slučajeva kada se mikroskop atomske sile koristi u medicinske svrhe, ali ima izuzetno velik potencijal. “Do sada smo morali raditi samo s kultiviranim ili laboratorijski uzgojenim stanicama. Izuzetno je veliko zadovoljstvo što su liječnici pronašli priliku dobiti uzorke stanica pacijenata prikladne za mikroskop. Budući da se mikroskop najčešće koristi za analizu čvrstih uzoraka, bio je potreban dug proces da se prilagodi proučavanju stanica, relativno mekanog materijala. Postoji nekoliko vrsta tumora pluća. Već sada možemo primijetiti da se razlikuju ne samo po fizičkim svojstvima, već i po mikrostrukturi. U jednoj vrsti tkiva, mikroskopom atomske sile, možete promatrati “nizove niti”, dok u drugima – grudaste sastave. Prikupljene slike zatim se mogu usporediti s uzorkom tkiva bilo kojeg potencijalnog pacijenta uz pomoć umjetne inteligencije, točno određujući vrstu raka i, u kombinaciji s drugim metodama, omogućujući precizno liječenje.”
U drugoj fazi, koja je trenutno u tijeku, potrebno je doraditi tehničku stranu metode, kao i proučiti još veći broj uzoraka tkiva pacijenata kako bi se provjerila ponovljivost i učinkovitost metode. Autori projekta nadaju se da će prve rezultate projekta moći predstaviti široj javnosti već na jesen ove godine. S druge strane, u trećoj fazi, paralelno s dobivanjem i učitavanjem novih uzoraka u softver, umjetna inteligencija će naučiti analizirati dostupne podatke, tražiti spojne točke, kao i stvarati pretpostavke o najprikladnijoj metodi liječenja za pacijent.
“Ne postoji ništa važnije od vlastitog zdravlja. Stoga su nas oduvijek zanimali projekti vezani uz zdravstvo. Nadamo se da će naše rješenje poslužiti kao dodatna dijagnostička alatka u teškom svakodnevnom radu liječnika i pomoći spasiti živote mnogih ljudi u Latviji i diljem svijeta“, napominje Agnis Jakubović.
