Kanser Aşıları ve Yapay Zeka: Kansere Karşı Savaşı Kazanmak?

Bu yılın sonunda insanlarda test edilmesi planlanan kanser aşısı ve yeni yapay zeka gelişmiş algılama teknikleriyle, kansere karşı savaşı kazanmaya her zamankinden daha da yaklaşıyoruz. Şimdi bu en korkulan hastalığın meydana gelmesinden önce tahmin edebiliriz ve bu spesifik malignitenin benzersiz DNA zayıflıklarını hedefleyebilecek yeni ilaçlarla tedavi edebiliriz.

Erken teşhis
Kanseri mümkün olduğunca erken tespit etmek son derece önemlidir. Bir tümör erken evrede teşhis edilirse, doktorlar çok büyük olmadan başarı şansı daha yüksek olabilir. Bir malignite ne kadar yayıldıysa, hastanın hayatta kalma şansı o kadar düşük olur. Önceki bir makalede, insan gözünün bulmayı ummadığı en küçük anormalliği bile tespit etmek için her türlü tıbbi görüntüleme raporunu analiz edebilen algoritma tabanlı yazılım hakkında konuştuk. Bunlardan bazıları kesin bir şekilde yüzde 88’lik bir algılama oranına sahip oldukları için, belirli bir hastanın (hatta bir nüfusun) önceki tüm tıbbi kayıtlarını birkaç dakika içinde kontrol etmek için geriye dönük olarak kullanılabilir.

Karmaşık tümör paternlerini tespit edebilen daha yeni akıllı algoritmalar her gün geliştirilmekte ve bazıları, bir tümörün, oluştuğu andan itibaren bir anı tespit etmek için kullanılabilmektedir. Cyrcadia Health adlı bir kanser terapisi başlangıcı, bir kadının göğsündeki sıcaklık değişimlerini tespit etmek için bir sütyen altına rahatça yerleştirilebilen küçük, giyilebilir yamalar geliştirdi. Akıllı cihaz, makine öğrenimi için tahmini analitik yazılımı kullanarak, meme dokularındaki anormal sirkadiyen paternleri tespit edebilir ve kadını (ve sağlık hizmeti sağlayıcısı) hemen uyarır. Üreticinin yaptığı ilk testlere göre, sensör dolu yamalar göğüs tümörlerinin yüzde 80’ini tespit edebilir. (Teknolojinin sağlıkta nasıl kullanıldığına dair daha fazla bilgi için, Tıbbi Tanıdaki BT’nin Rolüne bakın.)

Daha da ilginç olan şey, makine öğreniminin, zamanında tespit edilmek için yeni fırsatlar açmak zorunda olmasıdır. Kanseri, ele alınması çok zor olan bir hastalık yapan şey, birçok formunun aşırı değişkenliğidir. Kanser genomiklerinde birçok büyük gelişme olmasına rağmen, insan DNA’sının herhangi bir genom mutasyonunu tespit etmek için izlenmesi, sıralamada önemli çabalar gerektirir. Daha fazla malignite örneği ve AI örnekleri toplanabilir, kanser hakkında ne kadar bilgi edinebilir ve herhangi bir potansiyel mutasyonu sıralamak için hesaplama yükünü önemli ölçüde azaltabilir.

Mevcut Tedavinin İyileştirilmesi
Geleneksel kemoterapi ajanlarının çoğu, alopesi, sürekli yorgunluk, kusurlu kusma ve diğerleri gibi insan vücudu üzerindeki yıkıcı etkileri ile bilinirler. Son birkaç yıl içinde vücudun bağışıklık sistemini kötü huylu hücrelere karşı harekete geçirmek için daha yeni, daha seçici biyolojik tedaviler geliştirilmiştir. Toplu olarak “immünoterapi” olarak adlandırılan bu yeni tedavilerin çoğu daha tolere edilebilir, ancak spesifik bir tümöre karşı çalışıp çalışmadıklarını tahmin etmek zordur.

Böyle bir örnek, kanser hücrelerinin bağışıklık sistemini deaktive etmesini önleyerek etki eden bir grup monoklonal antikor olan PD-1 inhibitörleridir. Bununla birlikte, bazı hasta popülasyonları bu tip tedaviye son derece düşük yanıt oranıyla bilinir. Örneğin, PD-1 inhibitörleri, küçük hücreli olmayan ilerlemiş akciğer kanseri hastalarının yaklaşık yüzde 80’inde çalışmazlar ve bu antikorların yüksek maliyeti nedeniyle önemli bir atık kaynağına yol açarlar.

Hassas onkoloji, örneğin PD-1 inhibitörleri ile yukarıda tarif edilen tedaviden yararlanabilecek hastaları bularak tedavi kararlarını iyileştiren yeni teknikler geliştiren yeni bir daldır. Fransa’daki Institut Curie’deki araştırmacılar, kanda dolaşan kanser DNA’sını araştırmak için cerrahi biyopsi için yeni ve invaziv olmayan bir alternatif geliştirmek için Amerikan başlangıç ​​Freenome ile çalışıyorlar. Freenome’un AI’si, kanser hastalarından gelen verilerle beslenir ve kanın biyobelirteçleri ile hastanın tedaviye yanıtı arasında herhangi bir bağlantı bulmak amacıyla görevlendirilir. Klinik deneyi, modern immünoterapinin etkinliğini ve kesinliğini arttırmayı amaçlayanlar arasında birincisi olabilir, yararı olmayan hastaları tedavi etmek için harcanan değerli kaynakları kurtarır. (Teknik sağlık hizmetlerinde daha yaygın hale geliyor, ama hastalar bunun hakkında ne düşünüyor? Hastaların Sağlık Bakım Teknolojisinden Ne İstiyor?)

Yeni Tedavileri Bulmak
Şimdiye kadar, farelerde tümörlerin yüzde 97’sine kadar iyileşmiş olan “kanser aşısı”, muhtemelen çağlar boyunca en çığır açan haber. Aslında yukarıda tarif edilen immünoterapinin çok daha kesin bir şekli olan kanser aşısı, adını tümörlerin geri gelmesini önleyebildiği gerçeğinden almaktadır. Bir kez daha, bu yeni şaşırtıcı tedavi aslında vücudun tümünde kanser hücrelerini yok etmek için bağışıklık sisteminin T hücrelerini harekete geçirir. Bu yeni “aşıyı” diğer immünoterapi türlerinden farklı kılan şey, onu oluşturan iki maddenin “uyku” T hücrelerini yeniden aktive etmek için doğrudan tümörün içine enjekte edilmesidir. Bu nedenle, bu hücreler vücudun içinde bulunan başka bir T hücresi gibi değil, kansere özgü proteinleri tanımak için eğitilmiş belirli bir popülasyona benzemez. Bu doku içindeki tümörü tahrip ettikten sonra, diğer dokulara (tıpta “metastaz” olarak bilinen bir fenomen) sızan başka bir kanser hücresini araştırmak ve yok etmek için serbestçe dolaşabilirler.

Bu fikir inanılmaz geliyorsa, iyi, çünkü öyle. Bu aşı denemelerini tamamlayıp halkın kullanımına sunulduğunda, kansere karşı savaşı kazanacak mıyız? Ne yazık ki, şeyler nadiren çok basittir ve bu tedavi sadece kanser türlerinin belirli bir alt kümesi üzerinde çalışır, çünkü her kanser türü bağışıklık sisteminden farklı bir şekilde etkilenir. Ve burada AI bir kez daha, bir deus ex machina olarak bize yardımcı olacak, ya da, bu durumda, bir makine öğrenme deus ex machina.

Danimarkalı şirket Evaxion, immünoterapinin bireysel hastanın ihtiyaçlarına göre özelleştirilmesine olanak tanıyacak bir makine öğrenme projesi geliştirmek için yakın zamanda 1 milyon dolarlık bir fon sağlamıştır. Malign hücrelerin kontrolsüz büyümesine yol açan mutasyonlar hastadan hastaya farklılık gösterir ve spesifik genomuna bağlıdır. Kanser hücrelerindeki genleri ve hastalardan alınan sağlıklı hücreleri sıralayarak, AI, o hastanın kanserine özgü DNA değişikliklerini tanımlayabilir ve daha sonra, bir kez daha, ev sahibinin bağışıklık sistemine değerli bir el kazandıracak aşı antijenlerini tasarlayabilir.

Evaxion, kanser terapisinde kişiye özel çözümler arayan tek şirket olmaktan çok uzaktır ve çeşitli girişimleri gerçekten ayırt eden tek şey yöntem değil, makine öğrenme algoritmalarının gücüdür. En sonunda yarışı kazanacak olan Danimarka şirketi olup olmayacağı, sadece zamanın anlayacağı, ama gerçekten önemli olan şey bu

You May Also Like

About the Author: wodhack

Bir cevap yazın

E-posta hesabınız yayımlanmayacak. Gerekli alanlar * ile işaretlenmişlerdir