Massachusetts Genel Hastanesinde (MGH) çalışan araştırmacıların öncülük ettiği bir araştırma takımı, geçenlerde nüksetmenin hangi hastalarda en muhtemel olduğunu (dolayısıyla hangi hastaların saldırgan tedaviden fayda görmesinin beklendiğini) tahmin etmek için yapay zekaya dayalı bir yöntem geliştirdi. Yöntem, npj Precision Oncology bülteninde yayımlanan bir çalışmayla doğrulandı.
TAHMİNSEL ARAÇLARIN GELİŞTİRİLMESİNE ACİL İHTİYAÇ VAR
Populer Science Türkiye’nin haberine göre erken aşama melanomu bulunan çoğu hastada, kanserojen hücreler ameliyatla alınıyor. Daha ileri kanser hastalarında ise sıklıkla, tümör hücrelerine karşı bağışıklık yanıtını etkili şekilde güçlendiren fakat önemli yan etkiler taşıyan bağışıklık kontrol noktası baskılayıcıları uygulanıyor.
MGH Cildiye Bölümünde araştırmacı olan kıdemli makale yazarı Yevgeni R. Semenov, “Yüksek tehlike altında bulunan hastaların seçilmesine yardımcı olacak tahminsel araçların geliştirilmesine acil şekilde ihtiyaç var” diyor. “Bu hastaların bağışıklık kontrol noktası baskılayıcılarından görecekleri faydalar, söz konusu tedavi sınıfında gözlenen yüksek orandaki morbid ve potansiyel olarak ölümcül immünolojik yan etkileri meşru kılabilir.”
Araştırmacıların iki ayrı hasta setiyle geliştirip doğruladığı algoritmalarda, tümör kalınlığı ile kanser hücrelerinin bölünme oranlarının en haber verici özellikler olduğu belirlendi.
