Láthatatlan jelek, észrevehetetlen elváltozások
A kutatók közel 2000 CT-felvételt elemeztek, amelyek korábban negatívnak minősültek, ezért a páciensek többsége nem mutatott sem tünetet, sem elváltozást. Az új eszköz azonban apró szerkezeti rendellenességeket szúrt ki a hasnyálmirigyben, amelyekből később ténylegesen daganat fejlődött ki. A hasnyálmirigyrák felismerése különösen kritikus, mivel az ötéves túlélés mindössze 12–13% – jórészt azért, mert csak későn lehet diagnosztizálni, amikor már kevés az eredményes terápiás lehetőség. A korai stádiumban gyakorlatilag semmilyen tünetet nem okoz, így a páciensek többsége csak előrehaladott állapotban kap diagnózist.
Matematika a diagnosztika mögött
A fejlesztők Radiomics-based Early Detection Model (REDMOD) névre keresztelt algoritmusa a CT-felvételeket matematikai feladattá alakítja át. Először felépíti a hasnyálmirigy háromdimenziós modelljét a kétdimenziós rétegekből, majd minden egyes képpontot külön-külön vizsgálja, mennyiben tér el a többitől, és összeveti az egészséges kontrolladatokkal. Feltételezhető, hogy ezáltal olyan korai jeleket tud azonosítani, amelyek az orvosi szemnek láthatatlanok maradnak, de matematikailag mégis kiugró eltérést mutatnak.
Kézzelfogható eredmények, de van még hova fejlődni
A rendszer összesen 2000 CT-vizsgálat elemzése során a kockázatos esetek 73%-át találta meg, átlagosan 16 hónappal azelőtt, hogy az orvosok rákdiagnózist állítottak volna fel. Kiemelték, hogy a szoftver érzékenysége kétszerese a radiológusokénak, sőt, ha a diagnózist több mint két évvel megelőző felvételeket vizsgálják, ez a különbség háromszorosára nőhet. Ugyanakkor a hamis pozitív arány tekintetében az orvosok jobban teljesítettek: a modell a daganatmentes eseteket 81,1%-ban ismerte fel, míg az orvosok 92,2%-ban. Így a szakértelem és a mesterséges intelligencia együttműködése lehet a legcélravezetőbb.
Jövő: kombinált diagnosztika és még jobb esélyek
A hasnyálmirigyrák ritka betegség, így általános szűrés jelenleg nem reális, de magasabb kockázatú csoportoknál – családi előzmények, daganathoz kapcsolódó genetikai mutációk, frissen diagnosztizált cukorbetegek – célzottabban lehet majd alkalmazni az új technológiát. Jelenleg is zajlanak klinikai vizsgálatok, hogy a módszer valóban alkalmazható-e a mindennapi betegellátásban. A kutatók üdvözölnék, ha hasonló algoritmusok más diagnosztikus eszközökkel – például vizeletalapú biomarkerekkel – együttműködnének, hiszen így jelentősen nőhetne a korai felismerés hatékonysága és pontossága, új esélyt adva a gyógyulásra.
