أوبسالا (السويد) - لا يزال لدى الرجال الذين تم تقييمهم على أنهم يتمتعون بصحة جيدة شكل مبكر من سرطان البروستاتا رغم أن أخصائي علم الأمراض قد قام بتحليل عينة الأنسجة الخاصة بهم، هذا ما كشفته دراسة اعتمدت على الذكاء الاصطناعي بعد أن تم تدريبه على اكتشاف علامات السرطان.
وباستخدام الذكاء الاصطناعي تمكن الباحثون في جامعة أوبسالا من العثور على تغيرات دقيقة في الأنسجة تسمح باكتشاف السرطان قبل وقت طويل من ظهوره.
وفي الدراسة الحالية، المنشورة في مجلة “ساينتفيك ريبورتس”، أظهر الباحثون أن الذكاء الاصطناعي يمكنه أيضًا العثور على السرطانات التي لم يتمكن علماء الأمراض من اكتشافها، بعد أن أظهرت الأبحاث السابقة أن الذكاء الاصطناعي قادر على اكتشاف التغيرات في الأنسجة التي تشير إلى الإصابة بالسرطان.
الذكاء الاصطناعي تمكن من العثور على علامات سرطان البروستاتا التي لم يلاحظها الأطباء في 80 في المئة من العينات
وقالت كارولينا ولبي، التي قادت تطوير الذكاء الاصطناعي في الدراسة، لقد أظهرنا الآن أنه بمساعدة الذكاء الاصطناعي، من الممكن العثور على علامات سرطان البروستاتا التي لم يلاحظها علماء الأمراض في أكثر من 80 في المئة من العينات المأخوذة من الرجال الذين أصيبوا بالسرطان لاحقًا.
وقام الباحثون في الدراسة بجمع عينات من الرجال الذين تم استدعاؤهم لأخذ العينات على مدى عدة سنوات. وتم تقييم جميع الرجال البالغ عددهم 232 رجلاً في الدراسة على أنهم يتمتعون بصحة جيدة عندما تم فحص خزعاتهم من قبل علماء الأمراض.
وبعد أقل من عامين ونصف العام أصيب نصف الرجال المشاركين في الدراسة بسرطان البروستاتا العدواني، في حين ظل الباقون خاليين من السرطان بعد ثماني سنوات.
وبما أن جميع عينات الأنسجة تم تقييمها في البداية على أنها سلبية، فقد طور الباحثون طريقة جديدة لتدريب أداة الذكاء الاصطناعي. وذلك من خلال تحليل كل صورة خزعة شيئًا فشيئًا، مع افتراض أن الأنماط غير الطبيعية يجب أن تكون موجودة في مكان ما في الخزعات التي جاءت من المرضى الذين أصيبوا لاحقًا بسرطان عدواني، في حين أن الصور الأخرى لا ينبغي أن تحتوي على مثل هذه الأنماط. ثم تم اختبار الذكاء الاصطناعي على مجموعة مستقلة من الصور.
وقال ويلبي عندما نظرنا إلى الأنماط التي صنفها الذكاء الاصطناعي على أنها مفيدة، رأينا تغيرات في الأنسجة المحيطة بالغدد في البروستاتا، وهي تغيرات لوحظت أيضًا في دراسات أخرى. وهذا يوضح أن تحليل الذكاء الاصطناعي للخزعات الروتينية يمكن أن يكتشف علامات خفية تشير إلى سرطان البروستاتا المهم سريريًا قبل أن يصبح واضحًا لأخصائي علم الأمراض.
واقترح الباحثون أن هذا النوع من التحليل يمكن استخدامه لتحديد مدى سرعة متابعة الرجال الذين تم تقييمهم على أنهم يتمتعون بصحة جيدة. كما أن بيانات التصوير التي تم جمعها وأساليب الباحثين متاحة بشكل مفتوح للمزيد من البحوث والتطويرات.
ويزيد تشخيص مرض السرطان في مرحلةٍ مبكرة من فرصة معالجته بشكل فعال في العديد من الأورام. وتشمل الأساليب الرئيسية فحص المرضى المعرضين للخطر الذين لا تظهر عليهم أعراض معينة. ويلعب الذكاء الاصطناعي دورا مهما في ذلك، حيث تتعلم أجهزة الكمبيوتر أنماط بياناتٍ معقدة لعمل تنبؤات وإيجاد العلاج الملائم.
وفي علم المناعة يساعد الذكاء الاصطناعي الأطباء على تقييم آثار العلاجات المختلفة والوصفات الطبية. وقد تمّ تطوير إستراتيجية مدعومة بالذكاء الاصطناعي عبر مركزي يو تي ساوث وسترن الطبي وأم دي أندرسون للسرطان” التابع لجامعة تكساس من أجل الكشف عن مستضدات جديدة معينة موجودة في دم المرضى. وتساعد هذه التقنيات في التنبؤ بكيفية استجابة الخلايا السرطانية للعلاجات المناعية.
وتمتلك الخلايا التائية، وهي نوع من خلايا الدم البيضاء الموجودة في الجهاز المناعي في الجسم، القدرة على اكتشاف الخلايا غير الطبيعية أو المصابة بالسرطان في الجسم.
وتركز الرعاية الصحية على البيانات الضخمة التي تساهم في الكشف المبكر عن الأمراض، وتساعد الأطباء المتخصّصين في مجال الأورام على صنع القرار والتنبّؤ بتطوّرها. وتعمل إستراتيجيات الكشف عن السرطان باستخدام الذكاء الاصطناعي على تحويل الصور إلى بيانات، وهو ما يتيح تشخيصًا دقيقًا للغاية في مرحلةٍ مبكرة؛ وهذا ضروري لعلاج بعض الأنواع مثل سرطاني الثدي والبروستاتا.
ويشير خبراء الصحة في الولايات المتحدة إلى أن الذكاء الاصطناعي قد أظهر أداءً مبشّرًا في مراكز أبحاث السرطان، وذلك بفضل المعلومات الرقمية. فمع التوافر السريع للبيانات المتعددة، يمكن الحصول على معلوماتٍ حول أورام مختلفة من السرطان.
ويكمن الغرض الرئيسي من قواعد البيانات حول السرطان في جمع البيانات ومشاركتها مع مراكز بحثية أخرى. فعلى سبيل المثال يمكن لقاعدة البيانات العامة لبحوث السرطان المستخدَمة على نطاقٍ واسع والمعروفة باسم مشروع أطلس جينوم السرطان تغطية أكثر من 30 نوعا من أمراض السرطان، وإنتاج العديد من أنواع البيانات والموارد.
كما تعمل أجهزة الكمبيوتر عالية الأداء، بما في ذلك وحدات معالجات الرسومات، على دعم قدرة الذكاء الاصطناعي على كشف هذا المرض؛ وبذلك يمكن لهذه التقنية معالجة كمياتٍ كبيرة من البيانات والتعامل معها، ووصفها بكفاءةٍ لا يستطيع البشر القيام بها.
