Rolul inteligenței artificiale și al terapiilor moderne în combaterea cancerului
AI pentru predicția supraviețuirii în cancer prin analiza facială
Cercetători americani de la Mass General Brigham au dezvoltat un instrument de inteligență artificială care poate estima șansele de supraviețuire ale pacienților cu cancer prin analiza unei singure fotografii a feței. Tehnologia a fost antrenată pe peste 40 de milioane de imagini pentru a identifica indicii legate de vârsta biologică și riscul de mortalitate, rezultatele studiului fiind publicate în revista The Lancet Digital Health. Sistemul a fost creat de Mass General Brigham, o organizație medicală academică nonprofit din Massachusetts, cu scopul de a prezice probabilitatea de supraviețuire și de a determina vârsta biologică a persoanelor diagnosticate. Aceasta este considerată una dintre cele mai ample demonstrații privind modul în care un selfie analizat prin AI poate contribui la evaluarea stării de sănătate și la orientarea deciziilor medicale. Modelul a fost antrenat folosind date din peste 40 de milioane de fotografii ale fețelor unor persoane de diverse origini etnice și vârste. Sistemul poate distinge între vârsta cronologică reală și vârsta biologică (sugerată de aspectul fizic), utilizând aceste date pentru a prezice șansele de supraviețuire ale pacienților.
Tehnologia a fost utilizată pentru a crea două instrumente complementare. Primul instrument, FAHR-FaceAge, estimează vârsta biologică și o folosește pentru a prezice supraviețuirea în cazul cancerului. Al doilea, FAHR-FaceSurvival, estimează direct șansele de supraviețuire pe baza fotografiei, fără a folosi vârsta biologică ca indicator intermediar. Deși provin din același model, cele două instrumente identifică informații complementare despre starea de sănătate a pacientului.
Fiecare algoritm analizează regiuni distincte ale feței pentru a obține estimările privind riscul de mortalitate și vârsta biologică. FAHR-FaceAge se concentrează pe pliurile nasolabiale (de la marginile nasului spre colțul gurii), zona frunții deasupra orbitelor și tâmple. FAHR-FaceSurvival analizează regiunea de sub ochi și zona din jurul rădăcinii nasului.
Hugo Aerts, unul dintre autorii studiului, a declarat că FAHR-FaceSurvival reprezintă un pas înainte în evaluarea sănătății pe baza trăsăturilor faciale, învățând să estimeze direct riscul de mortalitate. Aerts a mai precizat că aceasta este prima demonstrație a unui model de AI capabil să prezică direct supraviețuirea în cancer pornind de la o simplă fotografie.
Într-un studiu pe pacienți oncologici tratați cu radioterapie în SUA, cei care păreau cu cel puțin cinci ani mai în vârstă decât vârsta reală (conform FAHR-FaceAge) au avut un risc de deces cu 21% mai mare pe o perioadă medie de monitorizare de patru ani. În contrast, pacienții care păreau cu cel puțin cinci ani mai tineri au prezentat un risc de deces cu 17% mai mic.
Hugo Aerts a explicat că progresul tehnologic constă în capacitatea FAHR-Face de a învăța o reprezentare generală a feței din volumul masiv de imagini, care poate fi ulterior adaptată pentru diverși indicatori de sănătate. Cercetătorul a subliniat că această abordare bazată pe un model fundamental oferă o metodă scalabilă pentru dezvoltarea mai multor biomarkeri faciali, evitând antrenarea fiecărui model de la zero.
Rezultatele indică faptul că estimările vârstei biologice sunt strâns legate de starea fizică a persoanei, reflectând potențial capacitatea organismului de a rezista tratamentelor. Această descoperire ar putea ajuta medicii în luarea deciziilor privind tratamentul optim pentru fiecare pacient. Instrumentul ar putea permite o estimare mai precisă a riscului de deces sau de complicații postoperatorii și după alte tratamente oncologice.
Dr. Raymond Mak, specialist în radioterapie oncologică la Mass General Brigham, a menționat că îmbătrânirea populației impune metode mai eficiente de evaluare a stării fizice a pacienților. Mak a declarat că medicii au nevoie de instrumente mai bune pentru a estima fragilitatea și rezervele fiziologice înainte de a recomanda terapii intensive, precum radioterapia sau intervențiile chirurgicale. Obiectivul este ca evaluarea bazată pe fotografii să devină mai cuantificabilă și consecventă pentru a sprijini tratamentele personalizate, fără a înlocui judecata medicului, a subliniat Dr. Mak.
Cercetătorii au identificat, de asemenea, o legătură între anumite obiceiuri de viață și îmbătrânirea facială. Consumul excesiv de alcool, fumatul și consumul de droguri au fost asociate cu un aspect facial corespunzător unei vârste biologice mai avansate.
Dr. Mak a remarcat consistența estimărilor FAHR-FaceAge în ciuda variațiilor de iluminare, poziție a capului, expresie facială sau machiaj. Rezultatele au rămas stabile în majoritatea cazurilor de chirurgie plastică, exceptând o modificare minoră după rinoplastie.
Medicii avertizează că, deși metoda este simplă și ieftină, sunt necesare cercetări suplimentare înainte de implementarea pe scară largă în practica medicală.
Progresele în oncologie, de la terapiile țintite și imunoterapie până la utilizarea inteligenței artificiale în diagnosticare, transformă cancerul dintr-o sentință în afecțiune tratabilă.
Cancerul reprezintă a doua cauză majoră de deces la nivel global, fiind depășit doar de bolile cardiovasculare, conform datelor Organizației Mondiale a Sănătății. Se estimează că numărul de cazuri noi va crește cu aproximativ 70% până în anul 2050, în contextul în care în ultimii ani au fost înregistrate circa 9,7 milioane de decese worldwide, cele mai frecvente forme fiind cancerul bronhopulmonar, mamar și cel de colon.
Evoluția oncologiei moderne a schimbat radical prognosticul pacienților, transformând în multe cazuri boala într-una vindecabilă sau într-o afecțiune cronică tratabilă. Medicul oncolog Mirela Movanu, de la Spitalul Județean „Mavromati” din Botoșani, subliniază importanța abordării individualizate, deoarece boala se manifestă diferit în funcție de construcția genetică a fiecărui pacient, nu respectând întotdeauna modelele teoretice.
Deși unele forme, precum cele de pancreas, tumorile cerebrale, cancerele hepatice și cele pe căile biliare, sunt extrem de agresive și răspund dificil la tratament, alte tipuri sunt perfect tratabile dacă sunt depistate la timp. Specialistul Oana Ponea precizează că neoplasmul de prostată răspunde bine la multiplele linii de tratament disponibile, în timp ce cancerul de sân și cel cervical au șanse mari de succes terapeutic prin diagnostic precoce.
Aproximativ 10% din cazuri au cauze genetice, însă restul sunt influențate de stilul de viață, stres și factorii de mediu, precum radiațiile. Medicii avertizează asupra riscurilor terapiilor alternative sau a dietelor care nu au eficacitate demonstrată științific. Înlocuirea tratamentelor standard (chimioterapie, radioterapie, intervenții chirurgicale) cu remedii naturiste poate permite bolii să evolueze către stadii mai greu de tratat, unele suplimente precum antioxidanții sau sunătoarea putând chiar să interfereze cu eficiența medicației oncologice.
Tratamentele actuale au evoluat de la chimioterapia clasică generală către imunoterapie, care stimulează sistemul imunitar să atace cancerul, și terapii țintite care blochează mutații genetice specifice. Medicul Oana Ponea explică faptul că, prin teste moleculare și imunohistochimie, se stabilește profilul molecular al pacientului, permițând administrarea unei terapii adresate direct particularităților individului, nu doar bolii în general.
Integrarea inteligenței artificiale (IA) optimizează precizia diagnosticării și planurile de tratament. Un exemplu este instrumentul DeepHRD, dezvoltat la Universitatea California din San Diego, care utilizează învățarea profundă pentru a detecta deficitul de recombinare omoloagă (HRD) din biopsii, fiind posibil să fie de până la trei ori mai precis decât testele genomice actuale, care au rate de eșec de 20-30%.
conform specialistului Aishat Motolani, companiile farmaceutice utilizează deja IA pentru analiza genomului tumorilor și identificarea unor ținte terapeutice promițătoare, adaptând tratamentele la nevoile individuale ale bolnavilor prin procesarea unor seturi complexe de date.