Επανάσταση στη θεραπεία του καρκίνου: Η τεχνητή νοημοσύνη αναλύει τους κινδύνους μετάστασης!

Επανάσταση στη θεραπεία του καρκίνου: Η τεχνητή νοημοσύνη αναλύει τους κινδύνους μετάστασης!

Ένα νέο ερευνητικό πρόγραμμα στο Τεχνικό Πανεπιστήμιο της Δρέσδης, γνωστό ως DECIPHER-M, στοχεύει στην αποκρυπτογράφηση των μηχανισμών μετάστασης του καρκίνου χρησιμοποιώντας τεχνητή νοημοσύνη (AI). Το έργο υποστηρίζεται από το Ομοσπονδιακό Υπουργείο Παιδείας και Έρευνας (BMBF) ως μέρος της πρωτοβουλίας «National Decade Against Cancer» και έχει λάβει προσωρινή χρηματοδότηση περίπου 5,5 εκατομμυρίων ευρώ για μια αρχική περίοδο τριών ετών. Η χρηματοδότηση είναι ένα σημαντικό βήμα για τη σημαντική βελτίωση των επιλογών θεραπείας για ασθενείς με καρκίνο.

Το έργο, το οποίο ξεκινά την 1η Μαρτίου 2025, διευθύνεται από τον καθηγητή Dr. med. Jakob N. Kather, ο οποίος εργάζεται στο Else Kröner Fresenius Center (EKFZ) για την Ψηφιακή Υγεία. Η ανάπτυξη και η εξάπλωση των μεταστάσεων διερευνάται εντατικά από μια διεπιστημονική ομάδα από την ιατρική, την επιστήμη των υπολογιστών και τη βιοτεχνολογία. Ο στόχος είναι να χρησιμοποιηθεί μια πολυτροπική προσέγγιση για να γίνουν ακριβείς προβλέψεις σχετικά με τον ατομικό κίνδυνο μετάστασης και να αναπτυχθούν εξατομικευμένες θεραπευτικές στρατηγικές.

Η τεχνητή νοημοσύνη ως βασική τεχνολογία

Η εφαρμογή σύγχρονων τεχνολογιών τεχνητής νοημοσύνης καθιστά δυνατό τον εντοπισμό πολύπλοκων προτύπων σε κλινικά δεδομένα ρουτίνας. Συνδυάζονται διάφορες πηγές ιατρικών δεδομένων, όπως δείγματα ιστών, ακτινογραφίες και εικόνες MRI καθώς και γενετικές πληροφορίες. Αυτή η ανάλυση δεδομένων έχει σκοπό να βοηθήσει στην αξιολόγηση του κινδύνου μετάστασης σε πρώιμο στάδιο και στη λήψη στοχευμένων θεραπευτικών μέτρων, τα οποία θα ωφελήσουν τη θεραπεία ασθενών με καρκίνο.

Ο καρκίνος αντιπροσωπεύει μια τεράστια πρόκληση για τη σύγχρονη ιατρική, γι' αυτό και τα βασικά θέματα στην έρευνα για τον καρκίνο προσδιορίστηκαν ως μέρος της Εθνικής Δεκαετίας κατά του Καρκίνου. Το BMBF εστίασε σε αυτά τα θέματα σε μια «Μεγάλη Πρόκληση» και έτσι έθεσε τα θεμέλια για την κοινοπραξία DECIPHER-M, η οποία είναι αφιερωμένη στην απάντηση σε κρίσιμα ερωτήματα σχετικά με τη μετάσταση του καρκίνου. Στόχος της πρωτοβουλίας είναι να βελτιστοποιήσει την πρόβλεψη της εξάπλωσης του όγκου σε άλλα όργανα και να διερευνήσει την αποτελεσματικότητα των θεραπειών.

Διεπιστημονική συνεργασία

Εκτός από το Τεχνικό Πανεπιστήμιο της Δρέσδης, εταίροι του έργου από διάφορες πόλεις όπως το Άαχεν, το Έσσεν, η Χαϊδελβέργη, το Μάιντς και το Μόναχο συμμετέχουν στο έργο DECIPHER-M. Αυτή η διεπιστημονική συνεργασία συγκεντρώνει ειδικούς από διαφορετικούς κλάδους για την ανάπτυξη καινοτόμων λύσεων για τη βελτίωση του προσυμπτωματικού ελέγχου και της θεραπείας ασθενών με υψηλό κίνδυνο μετάστασης. Στο πλαίσιο αυτών των προσπαθειών, θα πρέπει να δημιουργηθούν μεθοδολογικές βάσεις για την καλύτερη υποστήριξη των μεμονωμένων ασθενών.

Επιπλέον, εάν η ενδιάμεση αξιολόγηση είναι επιτυχής, θα μπορούσε να εγκριθεί πρόσθετη χρηματοδότηση περίπου 520.000 ευρώ για δύο χρόνια. Για την πρώτη περίοδο χρηματοδότησης, το EKFZ θα λάβει περίπου 700.000 ευρώ, τα οποία προορίζονται να συμβάλουν σημαντικά στην ψηφιακή υγειονομική περίθαλψη και την ιατρική έρευνα.

Η χρήση της τεχνητής νοημοσύνης στην έρευνα για τον καρκίνο δεν περιορίζεται μόνο στο έργο DECIPHER-M. Η τεχνητή νοημοσύνη χρησιμοποιείται όλο και περισσότερο σε κλινικές δοκιμές γενικά για τη βελτίωση της αποτελεσματικότητας και της ακρίβειας. Οι προσεγγίσεις που βασίζονται σε τεχνητή νοημοσύνη μπορούν να βοηθήσουν στην επιτάχυνση της στρατολόγησης ασθενών και στην αύξηση της ποιότητας των δεδομένων που συλλέγονται. Αυτό υποδηλώνει ένα πολλά υποσχόμενο μέλλον για τη χρήση αυτών των τεχνολογιών στην ογκολογία, τόσο για τη βελτιστοποίηση των μεθόδων θεραπείας όσο και για την επιτάχυνση της ανάπτυξης φαρμάκων, όπως π.χ. arvato-systems.de περιγράφει.

Συνολικά, το έργο DECIPHER-M αντιπροσωπεύει σημαντική πρόοδο στην έρευνα για τον καρκίνο, που προωθείται μέσω της χρήσης καινοτόμων τεχνολογιών και της στενής συνεργασίας μεταξύ διαφορετικών κλάδων. Η στοχευμένη προσέγγιση θα μπορούσε να βοηθήσει στη βιώσιμη βελτίωση της θεραπείας των ασθενών με καρκίνο μακροπρόθεσμα.