ИИ на треть увеличил эффективность лечения рака, выбирая лучшие стратегии лечения

ИИ под названием DeepPT разработан учеными из США и Австралии. Алгоритм прогнозирует профиль информационной РНК, которая необходима для производства белков – ключевых молекул персонализированной иммунотерапии рака,  https://reporter.anu.edu.au/all-stories/ai-model-to-improve-... на сайте Австралийского национального университета.

DeepPT обучали на данных более чем 5,5 тыс. пациентов с 16 типами рака, включая опухоль груди, легких, поджелудочной и головы и шеи. Затем DeepPT объединили со вторым инструментом под названием ENLIGHT, который предсказывает реакцию на целевую и иммунную терапию на основе предполагаемых значений экспрессии мРНК.

Оба ИИ используют микроскопические изображения тканей пациентов – образцы гистологии. Это большое преимущество, поскольку данные гистологии всегда доступны и недороги в получении. «Обработка этих параметров сокращает задержки в изучении сложных молекулярных данных, которые могут занять недели», — подчеркнул автор работы Дань-Тай Хоанг.

В результате применение ИИ улучшило уровень ответа пациентов с 33% до 46%.

Это очень многообещающий результат, хотя его еще можно повысить. В настоящее время ученые совершенствуют комбинацию DeepPT и ENLIGHT.

Ранее в другом исследовании ученые успешно  https://hightech.plus/2024/02/09/ii-tochno-i-bistro-opredeli... ИИ для оценки потенциальной эффективности антидепрессантов. Обычно врач может судить об эффективности лечения примерно через 6-8 недель приема лекарств. ИИ сокращает этот срок до нескольких дней.