Diagnozo možganskega tumorja mogoče postaviti že z uporabo običajnih preiskav krvi. "Ugotovljena občutljivost metode je podobna občutljivosti slikovnih preiskav, kar odpira povsem nove možnosti v diagnostiki teh pomembnih nevroloških bolezni," navajajo naši raziskovalci v prestižni znanstveni reviji.

Znanstvena revija Scientific reports je pred dnevi objavila tudi članek slovenskih znanstvenikov.

Gre za izsledke prebojne študije pod vodstvom priznanega slovenskega strokovnjaka Simona Podnarja z Nevrološke klinike UKC Ljubljana, ki je skupaj  z raziskovalci s Fakultete za računalništvo in informatiko UL in podjetja Smart Blood Analytics Swiss, dokazal, da je ob uporabi revolucionarnega algoritma strojnega učenja mogoče postaviti diagnozo možganskega tumorja z uporabo običajnih preiskav krvi.

Simon Podnar: "Ko zdravniki gledamo preiskave, je nemogoče, da vidimo podrobnosti. Algoritem zazna kombinacije majhnih odstopanj, ki jih ena oseba ne more zaznati. Morda smo zdaj skeptični, naslednja generacija bo to gotovo uporabljala."

Redke in pogosto usodne bolezni
Možganski tumorji so k sreči relativno redke, vendar pogosto usodne bolezni. Njihovo odkrivanje je zahtevno, saj se pogosto pojavljajo z zelo neznačilnimi težavami, kot sta glavobol, spremeni se tudi osebnost človeka. Diagnostika te hude bolezni običajno temelji na klinični sliki in slikovni diagnostiki, pojasnjujejo na UKC Ljubljana.

"Umetna inteligenca je pogosto razumljena v slabem. V tem primeru lahko s strojnim učenjem delamo dobre stvari," je povedal prof. dr. Matjaž Kukar (Fakulteta za računalništvo in informatiko) o razvoju metode, ki s pomočjo krvi lahko odkrije možganski tumor.

Diagnoza tudi z rutinsko preiskavo krvi
Dodajajo, da je v študiji ekipa raziskovalcev dokazala, da je z metodo strojnega učenja mogoče postaviti diagnozo tumorjev možganov tudi iz rezultatov rutinskih preiskav krvi. "Model strojnega učenja se je »naučil« prepoznati krvne vzorce pacientov z možganskimi tumorji na 15.176 krvnih vzorcih pacientov obravnavanih na nevrološki kliniki UKC Ljubljana, med katerimi jih je imelo 701 tumor živčevja. Uporabnost metode so preverili na vzorcu 68 zaporednih pacientov z možganskim tumorjem in 215 kontrolnih preiskovancih ter ugotovili občutljivost 96 % in značilnost 74 odstotkov," so pojasnili. 

Možganski tumor zahteva drago in zahtevno diagnostiko
Rezultati dokazujejo, da je ob uporabi metode strojnega učenja dejansko mogoče postaviti diagnozo možganskega tumorja tudi z uporabo običajnih krvnih preiskav, česar zdravniki sami brez tovrstne informacijske podpore ne morejo. Zaradi redkosti in resnosti bolezni se pogosto opravi draga diagnostika, katere rezultati so največkrat negativni. Ob diagnostiki so pacienti navadno izpostavljeni tudi sevanju, natančnost preiskav pa tudi ni vedno optimalna.Na UKC LJ še pojasnjujejo, da tumorji ob svoji rasti proizvajajo in v telo izločajo številne snovi in tudi telo samo reagira na njihovo rast. Oboje vpliva na sestavo krvi in drugih telesnih tekočin.

Velik dosežek, ki odpira povsem nove možnosti
Z novo metodo je mogoče iz obsežnega nabora podatkov krvnih testov izluščiti in povezati podrobnosti, ki lahko kažejo na pojav
možganskega tumorja, vendar bi brez analize ostali neznani tudi za najbolj izkušene strokovnjake. "Ugotovljena občutljivost metode je podobna občutljivosti slikovnih preiskav, kar odpira povsem nove možnosti v diagnostiki teh pomembnih nevroloških bolezni,"  pojasnjujejo na UKC Ljubljana in dodajajo, da so avtorji članka so prepričani, da njihovo odkritje omogoča povsem nov pristop v diagnostiko možganskih tumorjev. "Še pomembnejša pa je potrditev, da lahko z metodo strojnega učenja iz običajnih krvnih izvidov postavimo diagnoze, ki jih zdravniki sami ne moremo."

Matjaž Kukar: "Umetna inteligenca je pogosto razumljena v slabem. V tem primeru lahko s strojnim učenjem delamo dobre stvari." 

Avtorji članka: prof. dr. Simon Podnar (Nevrološka klinika UKC Ljubljana), prof. dr. Matjaž Kukar (Fakulteta za računalništvo in informatiko Univerze v Ljubljani in Smart Blood Analytics Swiss SA),doc. dr. Gregor Gunčar (Smart Blood Analytics Swiss SA), Mateja Notar (Smart Blood Analytics Swiss SA), Nina Gošnjak (Nevrološka klinika UKC Ljubljana), dr. Marko Notar (Smart Blood
Analytics Swiss SA).

Vir: zurnal24.si