O echipa de neurochirurgi si ingineri de la Michigan Medicine, în colaborare cu cercetatori de la universitatile din New York si California, a dezvoltat un sistem de screening de diagnosticare bazat pe inteligenta artificiala numit DeepGlioma, care foloseste imagistica rapida pentru a analiza specimenele de tumori prelevate în timpul unei operatii si pentru a detecta mai rapid mutatiile genetice. În cadrul unui studiu efectuat pe mai mult de 150 de pacienti cu gliom difuz, cea mai frecventa si mortala tumora cerebrala primara, sistemul nou dezvoltat a identificat mutatiile utilizate de Organizatia Mondiala a Sanatatii (OMS) pentru a defini subgrupurile moleculare ale afectiunii cu o precizie medie de peste 90-. Rezultatele au fost publicate în revista Nature Medicine. „Acest instrument bazat pe inteligenta artificiala are potentialul de a îmbunatati accesul si viteza de diagnosticare si îngrijire a pacientilor cu tumori cerebrale mortale”, a declarat autorul principal si creatorul aplicatiei de diagnosticare DeepGlioma, prof. Todd Hollon, doctor în neurochirurgie la Universitatea din Michigan (U-M). Clasificarea moleculara este din ce în ce mai importanta pentru diagnosticarea si tratamentul gliomului, deoarece beneficiile si riscurile unei interventii chirurgicale variaza în rândul pacientilor cu tumori cerebrale în functie de compozitia lor genetica. De fapt, pacientii cu un tip specific de gliom difuz numit astrocitoame pot câstiga în medie cinci ani, prin îndepartarea completa a tumorii, în comparatie cu alte subtipuri de gliom difuz. Cu toate acestea, accesul la testele moleculare pentru gliomul difuz este limitat si nu este disponibil în mod uniform în centrele care trateaza pacientii cu tumori cerebrale. Atunci când este disponibil, spune Hollon, timpul de obtinere a rezultatelor poate dura zile, chiar saptamâni. „Barierele în calea diagnosticului molecular pot duce la o îngrijire suboptimala pentru pacientii cu tumori cerebrale, complicând luarea deciziilor chirurgicale si selectia regimurilor de chimioterapie”, a spus Hollon. Înainte de DeepGlioma, chirurgii nu aveau o metoda de diferentiere a gliomelor difuze în timpul operatiei. Oamenii de stiinta au început sa dezvolte aceasta idee în 2019. Sistemul combina retelele neuronale profunde cu o metoda de imagistica optica cunoscuta sub numele de histologie stimulata Raman (SRH), care a fost, de asemenea, dezvoltata la U-M, pentru a imagina tesutul tumorii cerebrale în timp real. „DeepGlioma creeaza o cale pentru o identificare precisa si mai rapida, care ar oferi medicilor o sansa mai buna de a defini tratamentele si de a estima prognosticul pacientilor”, a declarat Hollon. Chiar si cu un tratament standard optim, pacientii cu gliom difuz se confrunta cu optiuni de tratament limitate. Timpul mediu de supravietuire pentru pacientii cu gliom difuz malign este de numai 18 luni. Desi dezvoltarea de medicamente pentru tratarea tumorilor este esentiala, mai putin de 10- dintre pacientii cu gliom sunt înscrisi în studii clinice, care adesea limiteaza participarea subgrupurilor moleculare. Cercetatorii spera ca DeepGlioma poate fi un catalizator pentru înscrierea timpurie în studii clinice a acestor pacienti.
