Künstliche Intelligenz verwendet, um eine bessere Ovarialkarzinom
Gesundheit

Künstliche Intelligenz verwendet, um eine bessere Ovarialkarzinom

Eierstockkrebs vorherzusagen, ist die fünfthäufigste Todesursache Krebserkrankung bei Frauen. Es wird geschätzt, dass Frauen eine Wahrscheinlichkeit von 1 zu 75 haben, Eierstockkrebs in ihrem Leben zu bekommen, wobei das Durchschnittsalter der Diagnose 63 Jahre alt ist.

Einer der Gründe, warum Eierstockkrebs so weit verbreitet sein kann, ist die Tatsache, dass es oft geht unentdeckt, bis es zu spät ist, bereits im Becken und Bauch ausgebreitet. Spätstadium kann Ovarialkarzinom schwieriger zu behandeln und ist oft tödlich.

Laufende Forschung von Forschern der Brigham und Frauenklinik und Dana-Farber Cancer Institute hat ein neues Verfahren gefunden, Eierstockkrebs früher und genauer zu erfassen,. Interessanter ist, dass das Team künstliche Intelligenz (AI) verwendet, um dies zu tun.

Verwenden Sie genetisches Material, um Eierstockkrebs zu identifizieren

Ein Netzwerk von zirkulierenden kleinen nicht-kodierenden Stücke von genetischem Material namens microRNAs sind mit einem Anstieg von verbunden Eierstockkrebs. Derzeit gibt es keine FDA-Screening-Tests für diese Art von Krebs, wie es in einem frühen Stadium diagnostiziert wird,

"MicroRNAs der Copyright-Herausgeber des Genoms ist. Bevor ein Gen in ein Protein transkribiert wird, sie die Nachricht ändern, Korrekturlesen Hinweise zum Genom Hinzufügen ", sagte führen Autor Kevin Elias, MD, von BWH der Abteilung für Geburtshilfe und Gynäkologie.

Aktuelle Tests für Eierstockkrebs, wie die Erkennung von Protein-CA125 und Ultraschall, sind dafür bekannt, eine für mit hohe falsch positive Erkennungsrate in den frühen Stadien des Krebses. Diese neue Testmethode mit KI wurde als ein sensitiveres und spezifischeres Erkennungsinstrument entwickelt, um das zu verbessern.

Die Entdeckung der Bedeutung von microRNA und ihrer Anwesenheit im Blut macht diese neue Technik erst möglich. Normale Zellen und Ovarialzellen haben beide unterschiedliche Sätze, die im Blut gefunden werden, was es relativ einfach macht, sie zum Testen auszusortieren.

Daten in einen Computer einspeisen

Das Team verwendete Blutproben von 135 Frauen, um zu trainieren Computerprogramm, um nach microRNA-Unterschieden zwischen verschiedenen Fällen von Eierstockkrebs zu suchen. Dies beinhaltete auch Fälle von gutartigen Tumoren, nicht-invasiven Tumoren und gesundem Gewebe. Dieser Ansatz ermöglicht es dem Computer, eine große Datenmenge zu nutzen, um verschiedene Vorhersagemodelle zu entwickeln.

"Wenn wir einen Computer trainieren, um die beste microRNA zu finden Modell, es ist ein wenig wie das Identifizieren von Sternbildern am Nachthimmel. Zuerst gibt es nur viele helle Punkte, aber wenn man einmal ein Muster gefunden hat, kann man es überall herausgreifen ", sagte Elias.

Verwenden von AI zur Suche nach Mustern

Die neue Technik war bei der Vorhersage von Eierstockkrebs weitaus besser als ein Ultraschalltest, bei dem weniger als fünf Prozent der anormalen Testergebnisse für Eierstockkrebs wahrhaft positiv waren. Dieser neue Test erreichte eine fast 100-prozentige Genauigkeit bei der Erkennung von Eierstockkrebs, wenn er nach microRNA suchte.

Ein weiterer Blick auf diesen neuen Test bewertete seine Fähigkeit, die Diagnose von 51 Patienten mit chirurgischen Fällen von Eierstockkrebs in Lodz, Polen, vorherzusagen. Sie fanden heraus, dass 91,3 Prozent der abnormalen Tests zu Eierstockkrebs führten.

Negative Testergebnisse waren jedoch zuverlässig, um das Fehlen von Krebs in etwa 80 Prozent der Fälle vorherzusagen, was
vergleichbar mit dem derzeit verwendeten Pap-Abstrich-Test ist.

Die Forscher sind zuversichtlich, dass dieser neue Test Ovarialkarzinom sehr wahrscheinlich nicht fehldiagnostiziert und dazu beiträgt, die Gemüter gefährdeter Frauen zu beruhigen. Der nächste Schritt besteht darin, das Vorhersagemodell, das von diesem Programm künstlicher Intelligenz erzeugt wird, weiter zu verfeinern und mehr Forschung durchzuführen, um zu identifizieren, wie sich die microRNA im Laufe der Zeit verändert.

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