Zespół badaczy opracował innowacyjną platformę cyfrowej patologii opartą na sztucznej inteligencji, która znacząco usprawnia proces diagnozowania raka płuc. Dzięki nowym algorytmom, stworzonym przez zespół, możliwa jest w pełni zautomatyzowana analiza próbek tkankowych od pacjentów z rakiem płuc. Platforma umożliwia szybsze i bardziej precyzyjne badanie zdigitalizowanych próbek tkanek, co stanowi ważny krok naprzód w diagnostyce nowotworów płuc.
Zespół badaczy z Wydziału Medycyny Uniwersytetu w Kolonii oraz Uniwersyteckiego Szpitala w Kolonii, pod kierownictwem dr. Jurija Tolkacha i prof. dr. Reinharda Büttnera, stworzył tę innowacyjną platformę. Prace nad algorytmami zostały opisane w artykule opublikowanym w czasopiśmie Cell Reports Medicine pt. „Next generation lung cancer pathology: development and validation of diagnostic and prognostic algorithms”.
Rak płuca to jeden z najczęściej występujących nowotworów u ludzi, charakteryzujący się wysoką śmiertelnością. Aktualnie, wybór leczenia pacjentów zależy w dużej mierze od wyników badań patologicznych. Patolodzy mogą również wykrywać specyficzne zmiany genetyczne, które pozwalają na wdrożenie spersonalizowanej terapii. W ostatnich latach patologia przeszła znaczącą transformację cyfrową, eliminując konieczność użycia mikroskopów. Próbki tkanek są digitalizowane i analizowane na ekranach komputerów, co otwiera drzwi do zaawansowanych metod analizy opartych na sztucznej inteligencji.
Sztuczna inteligencja pozwala na uzyskanie dodatkowych informacji na temat nowotworu, które wcześniej były poza zasięgiem tradycyjnych metod diagnostycznych. „Nasza platforma nie tylko poprawia jakość diagnoz, ale również dostarcza nowych informacji na temat choroby pacjenta, takich jak jego reakcja na leczenie” – wyjaśnia dr Jurij Tolkach z Instytutu Patologii Ogólnej i Patologii Anatomii Uniwersyteckiego Szpitala w Kolonii, który przewodził badaniom.
Aby potwierdzić uniwersalność platformy, zespół badawczy planuje przeprowadzenie badań walidacyjnych we współpracy z pięcioma instytutami patologicznymi z Niemiec, Austrii i Japonii. Dzięki tej inicjatywie nowe narzędzie może mieć szerokie zastosowanie w medycynie klinicznej, przyczyniając się do lepszego zrozumienia i leczenia raka płuc.
zrodlo: sciencedaily.com
