London Universitet Kollecinin tədqiqatçıları, Böyük Britaniyadakı Kembric Universiteti ilə əməkdaşlıqda, şişlərin müxtəlif müalicələrə necə cavab verəcəyini proqnozlaşdırmaq və standart terapiyalara cavab verməyən xəstələr üçün əlavə müalicə variantları təklif etmək üçün hazırlanmış süni intellekt modeli hazırlayıblar. Tədqiqat, müalicəsi xüsusilə çətin olan xərçəng növü olan üçqat mənfi döş xərçənginə yönəlib.

Tədqiqatçılar izah ediblər ki, model, müxtəlif müalicələrin təsirlərini simulyasiya etmək və ən yaxşı cavab verə biləcək variantları müəyyən etmək üçün ətraflı genetik məlumatlardan istifadə edərək xəstələrin şişlərinin virtual versiyalarını yaradır.

Nəticələr  Cell Reports Medicine jurnalında dərc edilib.

Üçqat mənfi döş xərçəngi, müalicəni istiqamətləndirmək üçün istifadə edilən üç ümumi reseptoru olmayan bir döş xərçəngi növüdür: estrogen reseptorları, progesteron reseptorları və insan epidermal böyümə faktoru reseptoru 2 (HER2). Bu reseptorların olmaması hormon terapiyasının və HER2 hədəflənmiş müalicələrin istifadəsini məhdudlaşdırır və bu da xəstəliyi müalicə etməyi daha da çətinləşdirir. Tez-tez cərrahiyyə və kimyaterapiya ilə müalicə olunur, digər variantlar isə şişin xüsusiyyətlərindən və xəstənin vəziyyətindən asılı olaraq immunoterapiya və ya əlavə hədəflənmiş müalicələri əhatə edə bilər.

Kompüter modelləri artıq xərçəng müalicəsində istifadə olunur, lakin süni intellektdəki irəliləyişlər fərdiləşdirilmiş qayğı üçün yeni imkanlar təklif edir. Lakin, tez-tez "qara qutular" adlandırılan bəzi sistemlərin qeyri-müəyyən işləməsi həkimlər arasında tövsiyələrinin əsası ilə bağlı suallar doğurub.

Bu məsələni həll etmək üçün tədqiqatçılar məntiqə və düşüncəyə əsaslanan və həkimlərə modelin nəticələrinə çatdığı addımları izləməyə və araşdırmağa imkan verən simvolik süni intellektdən istifadə ediblər.

Modelin performansını sınaqdan keçirmək üçün komanda hər bir xəstənin genetik məlumatlarından istifadə edərək klinik sınaqda iştirak edən 31 xəstənin şişlərini simulyasiya edən virtual şişlər yaratdı. Daha sonra onlar üç ssenarini müqayisə edən kompüter simulyasiyaları apardılar: təkbaşına kimyaterapiya, üçqat mənfi döş xərçənginin bəzi hallarda istifadə edilən dərman olan olaparib ilə birlikdə kimyaterapiya və müalicənin olmaması.

Simulyasiya nəticələrini klinik sınaqın faktiki nəticələri ilə müqayisə edərək tədqiqatçılar modelin halların 74 faizində müalicə nəticələrini düzgün proqnozlaşdırdığını aşkar etdilər.

Modelin imkanları sınaqdan keçirilən müalicələrə cavabları proqnozlaşdırmaqdan daha geniş idi. Həmçinin, tam cavab verməyən xəstələr üçün əlavə hədəflənmiş müalicələr təklif edildi. Model, simulyasiyalara görə, müalicəyə adekvat cavab verməyən 13 xəstə arasında, 12 halda ən azı bir xəstə üçün potensial əlavə müalicə variantı müəyyən etdi.

Nəticələr, bu xəstələrdən 10-u üçün təklif olunan müalicənin əlavə edilməsinin, müalicədən sonra döş toxumasında və limfa düyünlərində heç bir invaziv xərçəngin qalmamasını təmin etmək üçün kifayət qədər cavab verə biləcəyini proqnozlaşdırdı.

Lakin, tədqiqatçılar bu tapıntıların kompüter simulyasiyalarına əsaslandığını və təklif olunan müalicələrin klinik praktikada xəstələrdə təsirli olacağını sübut etmədiyini vurğuladılar.

Komanda hesab edir ki, bu yanaşma nəticədə şişləri mövcud dərmanlara daha həssas etmək üçün hədəflənə biləcək genləri və ya zülalları müəyyən etməklə, xüsusən də müalicəsi çətin olan xərçəng xəstələri üçün müalicə qərarlarını dəstəkləməyə kömək edə bilər.

Model həkimləri əvəz etmək üçün deyil, əksinə onlara qiymətləndirilə bilən əlavə müalicə ideyaları təqdim etmək üçün nəzərdə tutulub. Həkim potensial yan təsirlərinə görə tövsiyəni rədd edə bilər və ya əvvəllər nəzərdən keçirmədiyi bir variantı araşdırmaq üçün bir fürsət kimi görə bilər.

Buna baxmayaraq, komandanın fikrincə, bu cür modellərin geniş yayılması onların dəqiqliyini təsdiqləmək və tövsiyələrinə əsaslanan müalicə qərarlarının təhlükəsiz olmasını təmin etmək üçün əlavə klinik təsdiqləmə tələb edəcək.

Reportyor.az 



KARUSEL / CƏMİYYƏT