Opracowano przełomowe narzędzie sztucznej inteligencji o nazwie FastGlioma, umożliwiające chirurgom wykrycie resztkowych nowotworowych guzów mózgu w ciągu 10 sekund podczas operacji. Innowacja, opisana szczegółowo w niedawnym badaniu opublikowanym w Nature, jest postrzegana jako znaczący postęp w neurochirurgii, przewyższający tradycyjne metody wykrywania nowotworów. Badacze z Uniwersytetu Michigan i Uniwersytetu Kalifornijskiego w San Francisco przeprowadzili badanie, podkreślając jego potencjał w zakresie poprawy wyników zabiegów chirurgicznych u pacjentów z glejakami rozlanymi.
Todd Hollon, neurochirurg z University of Michigan Health, opisał FastGlioma jako rewolucyjne narzędzie diagnostyczne, które zapewnia szybszą i dokładniejszą metodę identyfikacji pozostałości nowotworu. Zauważył, że pozwala ona zmniejszyć zależność od obecnych metod, takich jak śródoperacyjny rezonans magnetyczny lub środki do obrazowania fluorescencyjnego, które są często niedostępne lub nieodpowiednie w przypadku wszystkich typów nowotworów.
Postępowanie z guzami resztkowymi podczas operacji
Według badanie z Michigan Medicine – University of Michigan guzy resztkowe, które często przypominają zdrową tkankę mózgową, są częstym wyzwaniem w neurochirurgii. Chirurdzy tradycyjnie mieli trudności z rozróżnieniem zdrowego mózgu od pozostałej tkanki nowotworowej, co prowadziło do niepełnego usunięcia guza. FastGlioma rozwiązuje ten problem, łącząc obrazowanie optyczne o wysokiej rozdzielczości ze sztuczną inteligencją, aby szybko i dokładnie identyfikować naciek nowotworu.
W międzynarodowym badaniu model przetestowano na próbkach od 220 pacjentów z glejakami rozlanymi o niskim lub wysokim stopniu złośliwości. FastGlioma osiągnął średnią dokładność na poziomie 92%, znacznie przewyższając konwencjonalne metody, które charakteryzowały się wyższym współczynnikiem pominięć w przypadku pozostałości guza wysokiego ryzyka. Współautor Shawn Hervey-Jumper, MD, profesor neurochirurgii na UCSF, podkreślił jego zdolność do zwiększania precyzji chirurgicznej przy jednoczesnej minimalizacji zależności od środków obrazowych i czasochłonnych procedur.
Przyszłe zastosowania w chirurgii nowotworowej
FastGlioma opiera się na modelach podstawowych, rodzaju sztucznej inteligencji trenowanej na ogromnych zbiorach danych, umożliwiając adaptację do różnych zadań. Model wykazał potencjał zastosowania w leczeniu innych nowotworów, w tym nowotworów płuc, prostaty i piersi, bez konieczności intensywnego przekwalifikowania.
Lek. Aditya S. Pandey, kierownik neurochirurgii na Uniwersytecie Michigan, potwierdziła swoją rolę w poprawie wyników operacji na całym świecie, zgodnie z zaleceniami dotyczącymi włączenia sztucznej inteligencji do chirurgii onkologicznej. Naukowcy zamierzają rozszerzyć jego zastosowanie na dodatkowe typy nowotworów, potencjalnie zmieniając podejście do leczenia raka na całym świecie.
