Sztuczna inteligencja może teraz przewidzieć Twoje szanse na przeżycie raka

SZCZYTSTOCK/GETTY 

Wstępne badania nad „kalkulatorem przeżywalności” wykazują dużą dokładność przewidywań i mogą zapewnić bardziej spersonalizowane rokowania dla nowo zdiagnozowanych pacjentów. Obecnie szacunki dotyczące przeżywalności pacjentów opierają się przede wszystkim na stadium raka i jego lokalizacji. 

„Istnieje wiele innych czynników, które mogą mieć wpływ na przeżycie pacjenta, wykraczające poza same kryteria stopnia zaawansowania nowotworu” – stwierdziła w oświadczeniu główna autorka badania Lauren Janczewski, będąca specjalistką kliniczną pracującą w American College of Surgeons' Cancer Programs i rezydentką chirurgii ogólnej w McGaw Medical Center na Northwestern University. 

„Staraliśmy się opracować kalkulator przeżywalności raka, aby zapewnić bardziej spersonalizowane szacunki tego, jakich rokowań mogą się spodziewać pacjenci w przypadku ich choroby” – powiedziała. Janczewski i jej zespół zebrali dane od tysięcy pacjentów, u których w latach 2015 i 2017 zdiagnozowano raka piersi, tarczycy i trzustki, udostępnione im przez National Cancer Database. Dzięki wspólnemu wysiłkowi American College of Surgeons i American Cancer Society baza danych zawiera dane dotyczące 72% nowo zdiagnozowanych przypadków raka w USA. 

Janczewski powiedziała, że na swój prototyp wybrali te trzy konkretne lokalizacje nowotworu, ponieważ obejmują one najbardziej różnorodne populacje pacjentów i charakteryzują się bardzo zróżnicowanymi wskaźnikami przeżycia u poszczególnych osób. Po tej początkowej fazie trzy czwarte zebranych danych wykorzystano do wyszkolenia algorytmów uczenia maszynowego w celu rozpoznawania wzorców między pięcioletnim przeżyciem pacjentów a ich charakterystyką w chwili postawienia diagnozy. Pozostałe 25% danych wykorzystano do przetestowania dokładności modelu predykcyjnego w szacowaniu przeżywalności pacjentów. 

Ich analiza, zaprezentowana podczas Kongresu Klinicznego American College of Surgeons w 2023 r., obejmowała dane od 259 485 pacjentów z rakiem piersi, 76 624 pacjentów z rakiem tarczycy i 84 514 pacjentów z rakiem trzustki. W przypadku każdego umiejscowienia nowotworu zespół odkrył wiele cech, które znacząco wpływały na przeżycie kolejnych pięciu lat od momentu diagnozy. Obejmowały one wiek w chwili rozpoznania, wielkość guza, czas od rozpoznania do leczenia oraz to, czy pacjent był operowany. 

Wykorzystując te specyficzne biomarkery i zmienne dotyczące leczenia, zespół był w stanie stworzyć, jak to określa, „wysoce dokładny” model prognostyczny, który jest i dokładniejszy i bardziej kompleksowy niż poprzednio wykorzystywane kalkulatory przeżywalności. Janczewski powiedziała, że kolejnym krokiem zespołu będzie dokończenie interfejsu użytkownika przed zakończeniem pilotażowego testu kalkulatora w wybranych ośrodkach onkologicznych. Zespół ma także nadzieję, że ostatecznie będzie możliwe dodanie wszystkich pozostałych lokalizacji nowotworów uwzględnionych w National Cancer Database.