الباحثون يطورون أداة للتنبؤ بسرطان البروستات

قام فريق من الباحثين من كلية الطب في إيكان في جبل سيناء وكلية الطب في جامعة كيك في جامعة جنوب كاليفورنيا (USC) بتطوير إطار جديد للتعلم الآلي يميز بين سرطان البروستات منخفض الخطورة وذو درجة عالية من الدقة من أي وقت مضى. يهدف الإطار ، الذي تم وصفه في ورقة تقارير علمية نُشرت اليوم ، إلى مساعدة الأطباء – على وجه الخصوص ، أطباء الأشعة – على تحديد خيارات العلاج لمرضى سرطان البروستاتا بدقة أكبر ، مما يقلل من فرصة التدخل السريري غير الضروري.

سرطان البروستاتا هو أحد الأسباب الرئيسية لموت السرطان لدى الرجال الأمريكيين ، في المرتبة الثانية بعد سرطان الرئة. على الرغم من أن التطورات الحديثة في أبحاث سرطان البروستات قد أنقذت العديد من الأرواح ، إلا أن أدوات التنبؤ الموضوعي ظلت ، حتى الآن ، بحاجة غير ملباة.

في الوقت الحاضر ، الطرق القياسية المستخدمة لتقييم خطر الإصابة بسرطان البروستات هي التصوير بالرنين المغناطيسي متعدد المسارات (mpMRI) ، الذي يكتشف آفات البروستات ، ونظام الإبلاغ عن بروستات البيانات والبيانات ، الإصدار 2 (PI-RADS v2) ، نظام تسجيل النقاط الخمس الذي يصنف الآفات الموجودة على mpMRI. تهدف هذه الأدوات معًا إلى التنبؤ بشكل سليم باحتمالية الإصابة بسرطان البروستات ذي الأهمية السريرية. ومع ذلك ، فإن التقييم PI-RADS v2 ذاتي ولا يميز بوضوح بين مستويات السرطان المتوسطة والخبيثة (الدرجات 3 و 4 و 5) ، مما يؤدي في الغالب إلى تفسيرات مختلفة بين الأطباء.

وقد اقترح الجمع بين التعلم الآلي مع radiomics – وهو فرع من فروع الطب يستخدم خوارزميات لاستخراج كميات كبيرة من الخصائص الكمية من الصور الطبية – كنهج لعلاج هذا العيب. ومع ذلك ، فقد اختبرت دراسات أخرى عددًا محدودًا من طرق التعلم الآلي لمعالجة هذا القيد. وعلى النقيض من ذلك ، طور الباحثون في جبل سيناء والولايات المتحدة الأمريكية إطارًا تنبؤيًا قاموا بتقييم العديد من هذه الأساليب بشكل صارم ومنظم لتحديد أفضل أداء. يستفيد الإطار أيضًا من مجموعات بيانات التدريب والتحقق الأكبر من الدراسات السابقة. ونتيجة لذلك ، تمكن الباحثون من تصنيف سرطان البروستاتا لدى المرضى بحساسية عالية وقيمة تنبؤية أعلى.

وقال غاراف باندي ، أستاذ مساعد في علم الوراثة والجينوم ، "من خلال الجمع بين التعلم الآلي والرادي بشكل صارم ومنظم ، فإن هدفنا هو توفير أطباء أشعة وموظفين سريريين بأداة للتنبؤ الصوتي يمكن أن تترجم في نهاية المطاف إلى رعاية أكثر فعالية وشخصية للمرضى". العلوم في كلية أيكان للطب في جبل سيناء وكبير مؤلف منشورات المجلة إلى جانب المؤلف المشارك المشارك بينو فارغيز ، دكتوراه ، أستاذ مساعد في قسم الأشعة البحثية في كلية كيك للطب في جامعة جنوب كاليفورنيا. "إن الطريق للتنبؤ بتقدم سرطان البروستاتا بدقة عالية يتحسن باستمرار ، ونحن نعتقد أن إطارنا الموضوعي هو التقدم الذي نحتاج إليه بشدة".

مصدر القصة:

المواد المقدمة من قبل مستشفى جبل سيناء / مدرسة جبل سيناء للطب. ملاحظة: يمكن تعديل المحتوى للأسلوب والطول.

اترك تعليقاً

لن يتم نشر عنوان بريدك الإلكتروني. الحقول الإلزامية مشار إليها بـ *