in ,

Tehnologia bazată pe radiomică ar putea permite depistarea timpurie a cancerului pancreatic

Tehnologia bazată pe radiomică ar putea permite depistarea timpurie a cancerului pancreatic

Noile tehnologii de inteligenţă artificială (AI) ar putea schimba modul în care sunt depistate unele tipuri de cancer, prin identificarea unor semne subtile care scapă analizelor obişnuite. Un studiu recent sugerează că aceste metode pot detecta modificări precoce, cu mult înainte ca boala să devină vizibilă prin metodele clasice.

Un model de AI poate identifica semne ale cancerului pancreatic pe scanări CT cu până la trei ani înainte de diagnosticul clinic, potrivit unui studiu realizat de cercetători de la Mayo Clinic şi publicat recent în revista Gut. Tehnologia detectează acele modificări (tipare) la nivelul pancreasului care nu pot fi observate de ochiul uman.

Cancerul pancreatic este adesea diagnosticat târziu, deoarece simptomele apar în stadii avansate. Manifestările frecvente includ dureri abdominale sau scădere în greutate. Rata de supravieţuire la cinci ani este în prezent de aproximativ 13%.

Noul instrument de AI, denumit Radiomics-based Early Detection MODel (REDMOD), a fost antrenat pe aproape 1.000 de scanări CT provenite de la pacienţi investigaţi iniţial pentru alte afecţiuni, dar care au dezvoltat ulterior cancer pancreatic. Radiomica este o abordare bazată pe analiza rezultatelor imagistice convenţionale, menită să ofere medicilor date importante legate de diagnostic, prognostic şi răspuns la tratament.

În comparaţie directă cu medici radiologi, modelul de AI a fost semnificativ mai eficient în identificarea markerilor timpurii ai bolii.

Într-un set independent de 493 de scanări, sistemul a detectat cancerul ocult (nedetectat clinic) cu o sensibilitate de 73%, faţă de 39% în cazul medicilor. Pentru scanările efectuate cu mai mult de doi ani înainte de diagnostic, sensibilitatea modelului a fost de aproape trei ori mai mare decât cea a radiologilor.

Modelul funcţionează prin analiza unor caracteristici extrase din analiza detaliată a imaginilor medicale, care identifică acele perturbări foarte fine ale texturii ţesutului pancreatic. Potrivit autorilor, acesta poate identifica semnale asociate unor celule anormale care protejează tumora de sistemul imunitar, un tipar cunoscut, dar dificil de observat prin imagistica standard.

Pancreasul este un organ situat profund în abdomen, ceea ce face dificilă depistarea tumorilor prin examinare clinică. În prezent, nu există programe de screening de rutină pentru populaţia generală. Radiologii caută în mod obişnuit mase tumorale vizibile, care apar doar după ce tumora a crescut suficient.

Specialiştii consideră că această tehnologie ar putea fi utilă ca instrument de triaj pentru persoanele cu risc crescut, cum sunt cele cu antecedente familiale sau cu diabet recent instalat. Totuşi, modelul nu este încă pregătit pentru utilizare pe scară largă. Acesta este evaluat într-un studiu clinic care presupune monitorizarea pacienţilor timp de trei până la cinci ani, pentru confirmarea acurateţei în timp real.

Autorii subliniază că rezultatele reprezintă un pas important, dar nu marchează finalul cercetării. Studiul se înscrie într-o serie de progrese recente în domeniu, alături de testarea unor vaccinuri ARN mesager (ARNm) şi a unor medicamente experimentale care au arătat rezultate promiţătoare în cazurile avansate de cancer pancreatic.

viewscnt

What do you think?

50 Points
Upvote Downvote

Written by

Poliţia Română: Faptele ilicite din domeniul silvic, în scădere cu 4% în primele trei luni din acest an faţă de 2025 / Aroape 2.800 de dodare penale, în care sunt cercetate 600 de persoane

Poliţia Română: Faptele ilicite din domeniul silvic, în scădere cu 4% în primele trei luni din acest an faţă de 2025 / Aroape 2.800 de dodare penale, în care sunt cercetate 600 de persoane

Surpriză în UFC: Sean Strickland l-a învins pe Khamzat Chimaev şi a câştigat titlul mondial la categoria -84 kg – VIDEO

Surpriză în UFC: Sean Strickland l-a învins pe Khamzat Chimaev şi a câştigat titlul mondial la categoria -84 kg – VIDEO