Magyar kutatási együttműködésben olyan mesterséges intelligenciával támogatott onkológiai döntéstámogató platform jött létre, amely a genomikai, képalkotó és klinikai adatokat egyetlen elemzési keretben kapcsolja össze. A fejlesztés egyik része több mint 26 ezer diffúz nagy B-sejtes limfómával élő és kontrollbeteg ambulánslapján dolgozott, miközben a kutatók PET/CT-felvételeken automatikus daganatfelismerést és új genomikai összefüggések keresését is vizsgálták.
Három különböző adatvilág kerül egy rendszerbe
A MedicalOnline szeptember 2-i beszámolója szerint a most lezáruló hazai kutatás-fejlesztési együttműködésben az InnovITech vezetésével, a GE HealthCare és a Széchenyi István Egyetem részvételével hozták létre az új keretrendszert, klinikai partnerként pedig a Debreceni Egyetem és a Petz Aladár Egyetemi Oktató Kórház kapcsolódott a munkához. A lényeg nem egyetlen új algoritmus, hanem az, hogy a genomikai, epigenetikai, képalkotó és klinikai információk ugyanannak a betegségnek különböző oldalait mutatják, ezért együttes elemzésük pontosabb képet adhat a daganatok biológiai hátteréről.
A genetikai állomány nagy része még feltáratlan terület
Az InnovITech projektleírása alapján a GeneFXplore egyik fontos kutatási iránya a funkcionális genomikai összefüggések gépi tanulással történő elemzése. A jelenleg széles körben alkalmazott biomarker-vizsgálatok főként a fehérjéket kódoló génszakaszokra összpontosítanak, amelyek a teljes genetikai állomány mindössze néhány százalékát jelentik. A fejlesztés ezért a kódoló régiókon túli mintázatokat is vizsgálja, hogy olyan genomikai jeleket találjon, amelyek a betegség állapotával vagy a terápiaválasztással kapcsolatban relevánsak lehetnek.
Több mint 26 ezer ambulánslapból nyertek strukturált adatot
A Széchenyi István Egyetem kutatói olyan szoftvert készítettek, amely saját telepítésű nyelvi modell segítségével képes magyar nyelvű kórházi szabad szövegekből és laboreredményekből strukturált terápiás információkat kinyerni. A rendszert több mint 26 ezer diffúz nagy B-sejtes limfómával élő és kontrollbeteg ambulánslapján tesztelték, és mintegy ötven paraméter azonosítását vizsgálták. Ez azért fontos, mert az egészségügyben hatalmas mennyiségű értékes információ található olyan szöveges dokumentumokban, amelyeket hagyományos adatbázis-elemzéssel nehéz közvetlenül feldolgozni.
A PET/CT-képeken is dolgozik a mesterséges intelligencia
A kutatás másik ága a képalkotó diagnosztikára koncentrált. A fejlesztett megoldások PET/CT-felvételeken automatikusan azonosítják és körülhatárolják a daganatos elváltozásokat, majd támogatják a képalkotó biomarkerek kinyerését és elemzését. A technológiai jelentőség abból adódik, hogy ugyanazon beteg képalkotó eredményeit később genomikai és klinikai információkkal lehet összekapcsolni. Így a rendszer nem kizárólag azt vizsgálja, hogyan néz ki egy daganat a felvételen, hanem azt is, milyen molekuláris és klinikai jellemzőkkel társul.
Ígéretes mintázatokat találtak, de a klinikai validáció még szükséges
A kutatás középpontjában a diffúz nagy B-sejtes limfóma állt. A projekt során olyan funkcionális genomikai mintázatokat azonosítottak, amelyek a betegség státuszának meghatározása és a terápiaválasztás szempontjából relevánsak lehetnek. Ezt azonban nem szabad kész klinikai diagnosztikai eljárásként értelmezni. A kutatók maguk is további klinikai validáció szükségességét hangsúlyozzák. A keretrendszert ugyanakkor úgy alakították ki, hogy később más daganattípusok biomarkereinek kutatására is alkalmazható legyen.
Magyar érték az orvostudomány és az informatika határán
A GeneFXplore valódi magyar értéke abban rejlik, hogy különböző hazai kompetenciákat kapcsol össze: bioinformatikát, szoftverfejlesztést, mesterséges intelligenciát, orvosi képalkotást, genomikát és klinikai szakértelmet. A projekt 791 millió forintot meghaladó szerződött támogatással valósult meg, eredménye pedig nem egy látványos fogyasztói alkalmazás, hanem egy olyan kutatási infrastruktúra, amelyből később precízebb onkológiai döntéstámogatás fejlődhet ki. A történet jól mutatja, hogy a magyar mesterséges intelligencia-kutatás értéke ott is megjelenhet, ahol a technológia közvetlenül tudományos és egészségügyi problémák megértését segíti.
Forrás: MedicalOnline, InnovITech, GyártásTrend
(Képeink illusztrációk.)
CS.SZ.
