Instrumentul AI accelerează clasificarea tumorilor în timpul intervențiilor chirurgicale pe creier – Physics World

Instrumentul AI accelerează clasificarea tumorilor în timpul intervențiilor chirurgicale pe creier – Physics World

Marca temporală: 20 noiembrie 2023, ora 4:30

Secvențierea rapidă a ADN-ului
Clasificare rapidă Combinarea secvențierii ADN-ului cu modelele de rețele neuronale accelerează semnificativ identificarea tipului de tumoră cerebrală în timpul intervenției chirurgicale. (Cu amabilitatea: UMC Utrecht)

Pentru un neurochirurg, îndepărtarea țesutului canceros din creier este un act de echilibrare fin între maximizarea cantității de tumoră îndepărtată pentru a extinde supraviețuirea unui pacient și minimizarea riscului de leziuni neurologice permanente. Un nou instrument care combină secvențierea rapidă a ADN-ului și inteligența artificială pentru a clasifica tumorile sistemului nervos central (SNC) în timpul intervenției chirurgicale pentru cancerul pe creier le permite neurochirurgilor să ia decizii mai bune cu privire la amploarea rezecției tumorii care va beneficia cel mai mult pacientului.

Chirurgii au cunoștințe limitate despre tipul tumorii înainte de operație. Pe măsură ce începe intervenția chirurgicală, secțiuni de țesut tumoral sunt îndepărtate pentru evaluare histologică imediată. Dar secvențierea ADN-ului pentru analiza histologică și moleculară de către un patolog necesită de obicei o săptămână pentru a oferi un diagnostic definitiv.

Prin comparație, noul instrument – ​​numit Sturgeon de către echipa sa multi-instituțională de dezvoltatori din Țările de Jos – poate face un diagnostic precis în 90 de minute pentru majoritatea tumorilor SNC. Și odată ce cunosc tipul tumorii și agresivitatea, neurochirurgii își pot modifica strategia chirurgicală în sala de operație, așa cum o justifică clasificarea tumorii.

„În timpul intervenției chirurgicale, o mică rămășiță de țesut tumoral este uneori lăsată în mod deliberat în urmă pentru a preveni deteriorarea neurologică”, explică neurochirurgul pediatru. Eelco Hoving într-o declarație de presă. „Dar dacă mai târziu se dovedește, de exemplu, că tumora este foarte agresivă, o a doua intervenție chirurgicală poate fi totuși necesară pentru a îndepărta ultima rămășiță. Acest lucru poate fi evitat acum, deoarece vom ști deja în timpul primei intervenții chirurgicale cu ce tip de tumoră avem de-a face.”

Raportând constatările lor în Natură, cercetătorii – din UMC Utrecht, Amsterdam UMC si Centrul de Oncologie Pediatrică Princess Máxima – explicați cum au creat, instruit și testat instrumentul. Ei descriu, de asemenea, utilizarea sa în timpul a 25 de intervenții chirurgicale, în care Sturgeon a clasificat cu precizie 72% dintre tumori în mai puțin de 45 de minute.

Sturgeon funcționează folosind secvențierea rapidă a nanoporilor, o tehnologie care ajută la citirea ADN-ului în timp real, pentru a obține un profil de metilare rar în timpul intervenției chirurgicale. Modelele de metilare sunt modificări ale ADN-ului care sunt foarte distinctive pentru un tip individual de tumoră, permițând subclasificarea moleculară a tumorilor SNC. Clasificatorul de rețea neuronală este agnostic al pacientului, ceea ce înseamnă că nu necesită pregătirea modelului specific pacientului și durează doar câteva secunde pentru a rula pe un laptop.

Datorită disponibilității limitate a seturilor de date de metilare bazate pe nanopori, Bastiaan Tops, Jeroen de Ridder și colegii au dezvoltat o strategie pentru a genera date realiste de antrenament din profiluri standard de metilare bazate pe matrice. Sturgeon folosește aceste date pentru a supraeșantiona numărul de probe de antrenament disponibile, simulând mii de experimente unice de secvențiere a nanoporilor din fiecare profil de metilare a tumorii. În cele din urmă, modelele finale de Sturgeon au fost antrenate pe 36.8 milioane de rulări simulate de nanopori și validate pe un plus de 4.2 milioane.

Cercetătorii l-au instruit inițial pe Sturgeon să efectueze clasificarea tumorii SNC și le-au aplicat la date de secvențiere a nanoporilor rari din 50 de mostre de tumoră SNC și un set de date disponibil public de mostre de SNC secvențial. Modelul a clasificat corect 45 din cele 50 de probe de tumoră, în termen de 40 de minute de la începerea secvențierii, cu rezultate similare pentru setul de date publice.

Pentru a valida în mod specific performanța Sturgeon în diagnosticarea tumorilor SNC pediatrice, echipa a obținut 94 de profiluri de metilare de la pacienții pediatrici care au avut o rezecție a tumorii SNC și le-a folosit pentru a simula experimente de secvențiere a nanoporilor. Pentru cazurile cu un diagnostic clar, Sturgeon a clasificat corect (la un prag de încredere de 0.8) 95.3% din 34,000 de probe simulate în 25 de minute și 97.1% în 50 de minute.

„Aceste rezultate sugerează că un diagnostic concludent poate fi atins în 25-50 de minute de secvențiere simulată pentru marea majoritate a cazurilor pediatrice care pot fi clasificate... cu o rată de eroare foarte scăzută”, scriu ei.

Echipa a demonstrat, de asemenea, utilizarea Sturgeon în timpul a 20 de operații pediatrice la Centrul Princess Máxima și a cinci intervenții chirurgicale pentru adulți la Amsterdam UMC. Pentru acest studiu de fezabilitate clinică, probele obținute pentru evaluarea histologică au fost împărțite, o parte fiind folosită pentru secvențierea intraoperatorie și cealaltă pentru evaluarea histologică. Cercetătorii raportează că Sturgeon a diagnosticat corect 18 din cele 25 de tumori în mai puțin de 45 de minute de secvențiere, cu un timp total de realizare a diagnosticului de mai puțin de 90 de minute.

O limitare a Sturgeon este că funcționează bine numai în probele care sunt suficient reprezentate în datele de antrenament, care nu includ tipuri rare de tumoră SNC. De asemenea, sturionul nu funcționează la fel de bine atunci când analizează probe care conțin mai puțin de 50% din celule anormale. În plus, probe mari de țesut (aproximativ 5 mm3), sunt necesare pentru a asigura o concentrație suficientă de ADN.

Cercetătorii spun Lumea fizicii că dezvoltările viitoare ale acestei metode vor include aplicarea la alte tipuri de tumori, cum ar fi sarcomul sau leucemia, precum și validarea prospectivă pentru a demonstra beneficiul pacientului și studii într-o populație de pacienți mult mai mare.

Timestamp-ul:

Mai mult de la Lumea fizicii