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O AI pode ajudar a eliminar o uso da biópsia para pacientes de cancro cerebral

Os pacientes de cancro cerebral nos próximos anos não podem precisar de ir sob a faca ajudar doutores a determinar o melhor tratamento para seus tumores.

Um estudo novo pela inteligência artificial das mostras do sudoeste de UT pode identificar uma mutação genética específica em um tumor da glioma simplesmente examinando as imagens 3D do cérebro - com mais de 97 por cento de precisão. Tal tecnologia poderia potencial eliminar a prática comum das cirurgias do pré-tratamento em que as amostras da glioma são tomadas e analisadas para escolher uma terapia apropriada.

Os cientistas têm testado em todo o país outras técnicas de imagem lactente nos últimos anos, mas a pesquisa a mais atrasada descreve talvez um dos métodos os mais exactos e clìnica os mais viáveis no esforço difundido para alterar o paradigma de avaliar o cancro cerebral.

Conhecer um estado particular da mutação nas gliomas é importante em determinar estratégias do prognóstico e do tratamento. A capacidade para determinar este estado usando apenas a imagem lactente e o AI convencionais é um grande pulo para a frente.”

Joseph Maldjian, M.D., chefe do neuroradiology no instituto do sudoeste do cérebro de UT O'Donnell

Enzimas transformadas

O estudo usou uma rede deaprendizagem e a ressonância magnética padrão (MRI) para detectar o estado de um gene chamou a desidrogenase do isocitrate (IDH), que produz uma enzima que no formulário transformado possa provocar o crescimento do tumor no cérebro.

Os doutores que preparam-se para tratar gliomas mandarão frequentemente pacientes submeter-se à cirurgia para obter o tecido do tumor que é analisado então para determinar o estado da mutação de IDH. A estratégia do prognóstico e do tratamento variará baseado sobre se um paciente tem uma glioma IDH-transformada.

Contudo, porque obter uma amostra adequada pode às vezes ser demorada e arriscado - particularmente se os tumores são difíceis de alcançar - os pesquisadores têm estudado estratégias não-cirúrgicas para identificar o estado da mutação de IDH.

O estudo, esta Primavera publicada na Neuro-Oncologia, diferencia-se da pesquisa precedente em três maneiras:

  • O método é altamente exacto. As técnicas precedentes frequentemente não eclipsaram 90 por cento de precisão.
  • O estado da mutação foi determinado analisando somente uma única série de SR. imagens, ao contrário dos tipos da imagem múltipla.
  • Um único algoritmo foi exigido para avaliar o estado da mutação de IDH nos tumores. Outras técnicas exigiram ou regiões desenhados à mão de interesse ou os modelos deaprendizagem adicionais a primeiramente identificam os limites do tumor a seguir detectam mutações potenciais.

“A beleza deste modelo deaprendizagem novo é sua simplicidade e alto nível da precisão,” diz Maldjian, adicionando que os métodos similares podem ser usados para identificar outros marcadores moleculars importantes para vários cancros. “Nós removemos as etapas deprocessamento adicionais e criamos uma encenação ideal para facilmente transitioning isto no cuidado clínico usando as imagens que são adquiridas rotineiramente.”

Imagem lactente do tumor

As gliomas compreendem a maioria forte dos tumores malignos encontrados no cérebro e podem frequentemente espalhar rapidamente através de tecido circunvizinho. A taxa de sobrevivência de cinco anos para gliomas de primeira qualidade é 15%, embora os tumores com as enzimas transformadas de IDH têm geralmente um prognóstico melhor.

O estado da mutação de IDH igualmente ajuda doutores a decidir em uma combinação de tratamentos os mais apropriados para o paciente, da quimioterapia e da radioterapia à cirurgia para remover o tumor.

Para melhorar o processo de detectar mutações da enzima e de decisão na terapia apropriada, a equipe de Maldjian desenvolveu duas redes deaprendizagem que analisaram dados da imagem lactente da publicamente - base de dados disponível de mais de 200 pacientes de cancro cerebral através dos E.U.

Uma rede usou somente uma série do MRI (imagens de T2-weighted), quando a outra imagem múltipla usada dactilografar do MRI. As duas redes conseguiram quase a mesma precisão, sugerindo que o processo de detectar mutações de IDH poderia significativamente ser aerodinamizado usando somente as imagens de T2-weighted.

“Imagem grande”

A equipe de Maldjian testará em seguida seu modelo deaprendizagem em conjunto de dados maiores para a validação adicional antes de decidir se incorporar a técnica no cuidado clínico.

Entrementes, os pesquisadores estão esperando desenvolver medicamentações para inibir IDH com os ensaios clínicos nacionais em curso. Se eficazes, estes inibidores poderiam combinar com as técnicas da AI-imagem lactente para revisar como alguns cancros cerebrais são avaliados e tratados.

“Na imagem grande, nós podemos poder tratar algumas gliomas sem operar-se em um paciente,” Maldjian diz. “Nós usaríamos o AI para detectar uma glioma IDH-transformada, a seguir para usar inibidores de IDH para retardar ou para inverter o crescimento do tumor. O campo da rádio-genómica está explodindo com possibilidades.”

Source:
Journal reference:

Yogananda,C.G.B., et al. (2020) A novel fully automated MRI-based deep-learning method for classification of IDH mutation status in brain gliomas. Neuro-Oncology. doi.org/10.1093/neuonc/noz199.