Az AI képes azonosítani a szarkopéniát a glioblastomás betegeknél
Közösségek - AI - Mesterségs Intelligencia | 2021. január 01. 15:21 | Utolsó módosítás dátuma - 2024. szeptember 30. 07:24 | Forrás: https://www.auntminnie.com/index.aspx?sec=sup&sub=mri&pag=dis&ItemID=130670
A mesterséges intelligencia (AI) algoritmus képes azonosítani a szarkopéniát a glioblasztómában szenvedő betegek rutinszerű agyi MRI vizsgálata során, lehetővé téve azt, hogy megjósolhassák, a beteg mennyi ideig élheti túl ezt az agresszív daganatos betegséget - az eredményeket a kutatók jövő héten prezentálják a Nemzeti Rákkutató Intézet (NCRI) virtuális bemutatóján az Egyesült Királyságban.
A Dr. Ella Mi által vezetett kutatócsoport az Imperial College London-ban egy deep-learning algoritmust oktatott a temporális izom mérésére glioblastoma betegek rutin agyi MRI vizsgálatainál. Megállapították, hogy az AI modell temporális izom keresztmetszeti területén (CSA) a terápiát megelőzően végzett mérései jelentős előrejelzői voltak mind a teljes, mind a progresszió nélküli túlélésnek.
„Ez javíthatja a prognosztikai becsléseket, és felhasználható a kezelések megtervezésére”-mondta Mi az NCRI közleményében.
„Például korábbi bizonyítékok azt mutatják, hogy a gyenge általános állapotú betegek számára előnyös lehet a rövidebb sugárterápia, vagy csak a temozolomiddal végzett kemoterápia. Továbbá ez irányíthatja az izommegőrzés terápiás beavatkozásait is, beleértve a táplálkozási támogatást, testedzést és a gyógyszereket is.
A glioblastoma diagnosztizálása után az átlagos túlélési arány kb. 12-18 hónap, az 5 éves túlélési ráta kevesebb, mint 5%-os. Mivel egyes páciensek a betegségük lefolyása során jobb általános állapotúak, mint mások, ezért szükség van a betegek gyengeségének, fizikai állapotának objektív értékelésére ahhoz, hogy megfelelő döntéseket hozhassanak a kezeléssel, étrenddel és a testmozgással kapcsolatban -a kutatók szerint.
Az ilyen objektív mérés kidolgozásának reményében a kutatók egy mesterséges neurális hálózatot képeztek ki a temporális izom legvastagabb részének keresztmetszeti területének számszerűsítésére az agyi MR felvételeken, melyeket a diagnózis és a nyomon követés során készítettek.
„Rájöttünk, hogy a szarkopénia az izmok mérésével azonosítható azokon a keresztmetszeti képeken, amelyek a daganatos betegekről rutinszerűen készülnek.” – mondta Mi. „Ez lehetővé tenné a szarkopénia opportunista szűrését az onkológiai ellátás részeként, további képalkotó vizsgálatok, sugárzási dózis, vagy költségek nélkül.
Az Imperial Tissue Bank és Diffusion in Glioma Study kutatása 45 beteg 152 agyi MRI felvételének bevonásával azt találta, hogy ezek a mérések mind az általános, mind a progresszió nélküli túléléssel összefüggenek.
Sőt, még olyan tényezők figyelembevételét követően, mint az életkor, a nem, a daganat oldalisága, a daganat genetikai jellemzői, mely gyakran előrevetíti a kemoterápiás választ, a kutatók azt találták, hogy a magas CSA-eredménnyel rendelkező betegeknél 60%-kal alacsonyabb a halál és 75%-kal alacsonyabb a betegség progressziójának a kockázata azokhoz a betegekhez képest, akiknél alacsony CSA-t mértek.
„Mi vagyunk az elsők akik bemutatatják, hogy a szarkopénia ezen mérése, amelyet a rutin képalkotás automatikusan generál, elég pontos és megbízható ahhoz, hogy hasznos prognosztikai marker legyen rákban, miközben lényegesen kevesebb időt vesz igénybe, mintha szakemberek végeznék.
A kutatók elmondták, hogy most egy másik betegcsoporton igazolják eredményeiket, valamint további vizsgálatokat végeznek a temporális izom változásainak jellemzésére a diagnózis és a kezelés után a glioblastoma betegek nyomon követése során. Ezen kívül azt mondták, hogy szeretnének egy multicentrikus vizsgálatot is elvégezni, együttműködve más akadémiai központokkal, mely glioblastoma MRI felvételek tárházát jelentené számukra.
Fordította: Dr. Keresztes Levente
Debreceni Egyetem Kenézy Gyula Egyetemi Kórház Központi Radiológiai Diagnosztika