Sztuczna inteligencja zyskuje na znaczeniu w dziedzinie diagnostyki raka, oferując nowatorskie podejście do wczesnego wykrywania nowotworów. Wczesna identyfikacja raka piersi znacząco zwiększa szanse na sukces terapii, a nowe badania wskazują na ogromny postęp w tej dziedzinie.

Brytyjska National Health Service (NHS) od pewnego czasu korzysta ze sztucznej inteligencji do analizy mammogramów. Algorytmy AI są już w stanie przewyższać ludzkie oko, wychwytując przypadki raka piersi, które mogły zostać przeoczone przez lekarzy. To jest niezwykle ważne, ponieważ rak wykryty na wczesnym etapie daje pacjentkom znacznie większe szanse na pełne wyleczenie.

Jednak oprócz analizy obrazów, lekarze poszukują także nowych metod, które umożliwiłyby identyfikację markerów raka na jeszcze wcześniejszych etapach, zanim guzy zyskają wystarczającą wielkość, by stały się widoczne w skanach. Ostatnie badanie przeprowadzone w połączeniu z technologiami sztucznej inteligencji koncentruje się na testowaniu innowacyjnej metody badania krwi.

Badanie opublikowane w 'Journal of Biophotonics' w listopadzie przedstawia wyniki, które są obiecujące. Uczestniczki badania, u których rezultaty wykazały nowotwór na etapie 1A, były analizowane z niezwykłą dokładnością, osiągając wskaźniki diagnostyczne na poziomie 90-100%.

Jak mówi prowadzący badania, profesor Kevin Saruni Tipatet z Uniwersytetu w Edynburgu, to odkrycie jest przełomowe. Wczesna diagnoza może uratować życia, a nowa metoda może stać się kluczowa w walce z rakiem piersi. Należy jednak pamiętać, że testowano ją na zaledwie 24 pacjentkach, więc potrzebne są dalsze badania, by potwierdzić wyniki na większej grupie.

Typowe metody diagnostyczne, takie jak mammografia, skupiają się na lokalizacji istniejących guzów, ale mogą nieuchronnie przeoczyć mniejsze nowotwory. W badaniach prowadzonych przez Tipateta starano się zrozumieć odpowiedź organizmu na nowotwór, poszukując tzw. 'molekularnych odcisków palców'.

Mechanizm ten pozwala na identyfikację biologicznych wskaźników, które mogą sugerować, że organizm toczy walkę z rakiem piersi, nawet zanim nowotwór stanie się widoczny na tradycyjnych zdjęciach. Kluczowym narzędziem w analizie była spektroskopia Ramana, technika, która wykazuje ogromny potencjał w diagnostyce klinicznej. To nowoczesne podejście do diagnostyki może zrewolucjonizować wczesne wykrywanie wielu rodzajów nowotworów, nie tylko piersi.

Wyniki badania pokazują, że algorytmy oparte na sztucznej inteligencji mogą wspierać lekarzy w diagnozowaniu, ale nie zastępują ich pracy. Dyrektor Leibniz Institute of Photonic Technology, profesor Juergen Popp, podkreśla, że chociaż wyniki są obiecujące, konieczne będą dalsze i większe badania, aby potwierdzić kliniczną użyteczność tego podejścia.

Tipatet planuje już rozszerzenie swojego badania w inne typy nowotworów, ponieważ choroby takie jak rak płuc, jelita grubego oraz prostaty też znacząco wpływają na globalny wskaźnik zachorowalności na raka. Jego zespół widzi wczesną diagnozę jako klucz do poprawy jakości życia pacjentów oraz zwiększenia ich szans na przeżycie.

To podejście mogłoby przyczynić się do znacznego skoku w diagnostyce nowotworowej, a także pomóc w ratowaniu milionów ludzi na całym świecie.