Искусственный интеллект научили прогнозировать рак

Это может помочь врачам в разработке эффективного лечения для каждого пациента, сообщает Depo.ua со ссылкой на Times Now.

Группа ученых под руководством Института раковых исследований Лондона и Эдинбургского университета, разработала новую технику, известную как "револьвер". Она помогает выявить закономерности мутации в ДНК во время раковых заболеваний и использовать данную информацию для прогнозирования будущих генетических изменений.

Исследователи отмечают, что очень изменчивая природа опухолей является одной из самых больших проблем в лечении рака. Если врачи смогут предсказать, как будет развиваться опухоль, они смогут вмешиваться в процесс раньше. Это позволит остановить развитие рака и увеличит шансы на выживание пациента.

Команда также обнаружила связь между определенными последовательностями повторных мутаций опухоли и результатами выживания. Это говорит о том, что закономерности мутаций ДНК можно использовать как индикатор прогноза, который помогает сформировать будущее лечение.

Во время исследования ученые использовали 768 образцов опухолей 178 пациентов, которые больны раком легких, молочной железы, почек и кишечника.

"Мы разработали мощный инструмент искусственного интеллекта, который может спрогнозировать развитие опухолей на основе определенных видов мутации, которые до сих пор остаются скрытыми в сложных наборах данных", - заявил доктор Андреа Сотторива, руководитель группы эволюционной геномики и моделирования в Институте раковых исследований Лондона. "С помощью этого инструмента мы надеемся устранить основной "козырь" рака - его непредсказуемость", - считает ученый.

"Если мы сможем спрогнозировать, как будет развиваться опухоль, можно изменять лечение еще до возникновения устойчивости к препаратам, и таким образом быть на шаг впереди от рака", - добавил профессор этого же института Пол Воркмен.

С новым подходом можно разрабатывать индивидуальное лечение на более ранней стадии рака. При этом будет возможность адаптировать его к особенностям каждой отдельной опухоли и прогнозировать, как такая опухоль будет выглядеть в будущем.