به گزارش پایگاه اطلاع رسانی بنیان، پژوهشگران موفق به توسعه مدلی مبتنی بر یادگیری عمیق شدند که قادر است تغییرات ژنتیکی متعددی را در سرطان روده بزرگ تنها از طریق تصاویر بافتی رنگ‌آمیزی شده با هماتوکسیلین و ائوزین (H&E) پیش‌بینی کند.  این مدل با استفاده از یک الگوریتم ترنسفورمر، توانسته است پیش‌بینی‌هایی با دقت بالا برای نشانگرهای زیستی مختلف ارائه دهد.  این پیشرفت می‌تواند به تشخیص سریع‌تر و دقیق‌تر سرطان روده بزرگ کمک کند و مسیر را برای درمان‌های شخصی‌سازی‌شده هموار سازد.

پیشرفت در استفاده از تصاویر بافتی برای پیش‌بینی تغییرات ژنتیکی

در این مطالعه، پژوهشگران از تصاویر دیجیتالی بافت‌هایH&E برای آموزش مدل یادگیری عمیق استفاده کردند.  این تصاویر به‌طور گسترده در آزمایشگاه‌های پاتولوژی در دسترس هستند و می‌توانند به‌عنوان منبعی غنی برای آموزش مدل‌های هوش مصنوعی مورد استفاده قرار گیرند.  مدل توسعه‌یافته قادر است تغییرات ژنتیکی مختلفی مانند ناپایداری میکروساتیلیتیک (MSI)، جهش در ژن‌های BRAF و KRAS، و تغییرات در ژن RNF43 را پیش‌بینی کند.  این قابلیت پیش‌بینی هم‌زمان چندین نشانگر زیستی از یک تصویر بافتی، گامی مهم در جهت تشخیص جامع‌تر و سریع‌تر سرطان روده بزرگ است.

ارزیابی عملکرد مدل در داده‌های مختلف

عملکرد مدل در چندین مجموعه داده مختلف ارزیابی شد.  در ارزیابی بر روی داده‌های خارجی، مدل توانست پیش‌بینی‌هایی با دقت بالا ارائه دهد.  برای مثال، مساحت زیر منحنی مشخصه عملکرد گیرنده (AUROC) برای پیش‌بینی MSI برابر با 0.93 بود.  این نتایج نشان‌دهنده توانایی بالای مدل در پیش‌بینی تغییرات ژنتیکی مختلف تنها از طریق تحلیل تصاویر بافتی است.

توجه به هم‌زمانی جهش‌ها و الگوهای مورفولوژیکی مشترک

یکی از نکات مهم در این مطالعه، توجه به هم‌زمانی جهش‌های ژنتیکی و الگوهای مورفولوژیکی مشترک بود.  پژوهشگران دریافتند که پیش‌بینی‌های مدل در بسیاری از موارد به‌طور قابل‌توجهی به الگوهای مورفولوژیکی مرتبط با MSIوابسته است.  این یافته‌ها بر اهمیت در نظر گرفتن هم‌زمانی جهش‌ها و الگوهای مورفولوژیکی در تحقیقات نشانگرهای زیستی مبتنی بر یادگیری عمیق تأکید می‌کند.

پیش‌بینی دقیق‌تر سرطان

پژوهشگران در این حوزه به بررسی روش‌هایی پرداخته‌اند که بتوانند داده‌های مولکولی و مورفولوژیکی را به‌صورت هم‌زمان تحلیل کنند. با ادغام اطلاعات ژنتیکی با تصاویر بافتی، مدل‌های یادگیری عمیق می‌توانند الگوهای پیچیده و پنهان در سرطان روده بزرگ را شناسایی کنند که در تحلیل‌های سنتی از دست می‌روند. این یکپارچه‌سازی به شناسایی نشانه‌های بیماری در مراحل اولیه و همچنین درک بهتر مسیرهای زیستی منجر می‌شود که می‌تواند به طراحی درمان‌های هدفمند کمک کند. پژوهش‌ها نشان داده‌اند که استفاده از داده‌های چندمنبعی، دقت پیش‌بینی جهش‌های ژنتیکی و ناپایداری میکروساتیلیتیک را به‌طور قابل توجهی افزایش می‌دهد و موجب کاهش نرخ خطا در تشخیص سرطان می‌شود.

استفاده از ترنسفورمرها در تحلیل تصاویر بافتی

یکی از نوآوری‌های کلیدی در این مطالعات، استفاده از مدل‌های ترنسفورمر برای تحلیل تصاویر بافتی است. این مدل‌ها توانایی شناسایی الگوهای مکانی و وابستگی‌های طولانی‌برد در بافت را دارند و می‌توانند ویژگی‌های مرتبط با جهش‌های ژنتیکی را با دقت بالا استخراج کنند. در مقایسه با مدل‌های سنتی شبکه‌های عصبی، ترنسفورمرها انعطاف بیشتری دارند و قادر به تحلیل هم‌زمان چندین نشانگر زیستی هستند. به همین دلیل، پژوهشگران این مدل‌ها را به‌عنوان ابزار قدرتمندی برای توسعه تشخیص‌های پیشرفته سرطان معرفی کرده‌اند که همزمان اطلاعات ژنتیکی و مورفولوژیکی را مدنظر قرار می‌دهند. با وجود پیشرفت‌های قابل توجه، پژوهشگران بر محدودیت‌هایی که هنوز وجود دارد نیز تأکید می‌کنند. یکی از چالش‌های اصلی، نیاز به مجموعه داده‌های بزرگ و متنوع است تا مدل بتواند عملکرد پایدار در محیط‌های بالینی مختلف ارائه دهد. علاوه بر این، تغییرات در کیفیت تصاویر بافتی، تفاوت در روش‌های رنگ‌آمیزی و پیچیدگی‌های بیولوژیکی می‌تواند باعث کاهش دقت مدل شود. برای غلبه بر این محدودیت‌ها، تیم‌های تحقیقاتی در حال توسعه الگوریتم‌های بهینه‌سازی و روش‌های افزایش داده هستند که می‌توانند مدل‌ها را در برابر نوسانات داده‌ای مقاوم سازند و قابلیت تعمیم آن‌ها به بیمارستان‌ها و آزمایشگاه‌های مختلف را افزایش دهند.

افزایش قابلیت کاربرد بالینی و شخصی‌سازی درمان

یکی از اهداف نهایی استفاده از هوش مصنوعی در تشخیص سرطان، افزایش قابلیت کاربرد بالینی و فراهم کردن مسیر برای درمان‌های شخصی‌سازی‌شده است. با پیش‌بینی دقیق تغییرات ژنتیکی و شناخت الگوهای مورفولوژیکی، پزشکان می‌توانند درمان‌هایی انتخاب کنند که بیشترین احتمال موفقیت را برای هر بیمار دارند. این روش‌ها همچنین می‌توانند زمان تصمیم‌گیری بالینی را کوتاه کنند و نیاز به آزمایش‌های مولکولی طولانی و پرهزینه را کاهش دهند. در نهایت، یکپارچه‌سازی فناوری‌های هوش مصنوعی با پروتکل‌های بالینی می‌تواند مسیر مراقبت از بیماران سرطانی را به سمت درمان‌های دقیق‌تر و اثرگذارتر هدایت کند، به‌طوری که تشخیص و درمان همزمان با پیشرفت بیماری هماهنگ شود. این پیشرفت در استفاده از هوش مصنوعی برای پیش‌بینی تغییرات ژنتیکی در سرطان روده بزرگ، افق‌های جدیدی را در تشخیص و درمان این بیماری گشوده است. استفاده از مدل‌های یادگیری عمیق می‌تواند به تشخیص سریع‌تر و دقیق‌تر سرطان کمک کند و زمینه را برای درمان‌های شخصی‌سازی‌شده فراهم سازد.  با گسترش این فناوری و اعمال آن در سایر انواع سرطان، می‌توان امیدوار بود که شاهد تحولی بزرگ در عرصه پزشکی و درمان سرطان باشیم.  پژوهش‌های اخیر نشان می‌دهند که ترکیب داده‌های مولکولی و مورفولوژیکی با بهره‌گیری از الگوریتم‌های یادگیری عمیق، توانایی چشمگیری در شناسایی و پیش‌بینی رفتار سرطان روده بزرگ دارد و می‌تواند روش‌های تشخیصی و درمانی را متحول کند. با تحلیل همزمان تصاویر بافتی و اطلاعات ژنتیکی، مدل‌ها قادر به شناسایی الگوهای پیچیده‌ای هستند که در روش‌های سنتی از دید پژوهشگران پنهان می‌ماند و این امر دقت پیش‌بینی جهش‌ها، ناپایداری میکروساتیلیتیک و پاسخ به درمان‌های هدفمند را به‌طور قابل توجهی افزایش می‌دهد. نوآوری‌های تکنیکی، به‌ویژه استفاده از مدل‌های ترنسفورمر، امکان شناسایی وابستگی‌های طولانی‌برد در بافت و استخراج ویژگی‌های کلیدی مرتبط با تغییرات ژنتیکی را فراهم کرده و تحلیل هم‌زمان چندین نشانگر زیستی را ممکن می‌سازد. با وجود این پیشرفت‌ها، چالش‌هایی همچون نیاز به مجموعه داده‌های بزرگ و متنوع، تفاوت در کیفیت تصاویر و پیچیدگی‌های بیولوژیکی همچنان محدودیت‌هایی ایجاد می‌کنند که پژوهشگران در حال توسعه روش‌های بهینه‌سازی و افزایش داده برای غلبه بر آن‌ها هستند. در نهایت، استفاده از این فناوری‌ها در محیط بالینی می‌تواند امکان تصمیم‌گیری سریع‌تر و دقیق‌تر را فراهم کند، نیاز به آزمایش‌های مولکولی طولانی را کاهش دهد و مسیر درمان‌های شخصی‌سازی‌شده را هموار سازد، به‌طوری که هر بیمار با توجه به پروفایل ژنتیکی و ویژگی‌های مورفولوژیکی خود، بهترین گزینه درمانی را دریافت کند و کیفیت مراقبت‌های پزشکی به شکل ملموسی بهبود یابد. این رویکرد نوآورانه نشان می‌دهد که تلفیق هوش مصنوعی با پزشکی بالینی می‌تواند به شکلی مؤثر روند تشخیص و درمان سرطان را تسریع و بهینه کند.

پایان مطلب./