في معهد كوري ، "يساعد الذكاء الاصطناعي في التنبؤ بتطور السرطان"

في معهد كوري ، “يساعد الذكاء الاصطناعي في التنبؤ بتطور السرطان”

يستخدم الذكاء الاصطناعي في علم الأورام. ما هو دوره في توقع تطور السرطانات؟ كيف يساعد الأطباء بشكل ملموس على أساس يومي؟ هل يستخدم لجميع أنواع السرطان؟ أجابت إيرين بوفات ، مديرة مختبر التصوير الانتقالي في علم الأورام (إنسيرم) في معهد كوري على أسئلتنا.

ماذا لو كانت هناك طريقة لفك تشفير كل سرطان بشكل أفضل لتحسين علاجه في كل حالة؟ هذا هو الرهان على الذكاء الاصطناعي. يساعد الأطباء على تحليل الأورام السرطانية للمريض وإيجاد العلاج الأنسب لها. كيف ملموسة؟ هل هو فعال لجميع أنواع السرطان؟ هل يمكن أن يحل محل الأطباء؟ الإجابات مع Irène Buvat ، مديرة التصوير الانتقالي في مختبر الأورام (Inserm) في Institut Curie ، تجيب على أسئلتنا.

Le Journal des Femmes: ما هو الذكاء الاصطناعي ومنذ متى يُستخدم في علم الأورام؟

إيرين بوفات ، مديرة مختبر التصوير الانتقالي في علم الأورام (إنسيرم) في معهد كوري: ما يسمى بالذكاء الاصطناعي (AI) هو مجموعة الأساليب ، والتي تأتي على شكل خوارزميات ، والتي تجعل من الممكن تحليل البيانات المعقدة من خلال مراقبة عدد كبير من هذه البيانات. يتم استخدام هذه الأساليب في جميع المجالات ، على سبيل المثال في مجال السيارات في سياق تطوير السيارات المستقلة. في مجال الصحة ، للذكاء الاصطناعي العديد من التطبيقات في جميع مجالات الطب مثل طب القلب، ال علم الأعصاب… كما تمت دراستها بشكل كبير في علم السرطان. يسمح بتطوير ما يسمى ب طب شخصي، وهذا يعني أنه دواء حيث نحاول دمج جميع خصائص المرض التي لوحظت في كل مريض قدر الإمكان العثور على العلاج المثالي لسرطانهم.

Le Journal des Femmes: ما هي مصلحتها في علم الأورام؟

إيرين بوفات: عندما يكون المريض مصابًا بالسرطان ، فإنه سيستفيد من عدد كبير من الفحوصات مثل فحوصات الدم ، أو التصوير بالرنين المغناطيسي أو التصوير المقطعي المحوسب ، خزعة ، من أجل جمع أكبر قدر ممكن من المعلومات من مختلف الأنواع حول الورم الذي يعاني منه. يجب أيضًا إضافة تاريخ المريض إلى الملف. يؤدي هذا إلى تجميع الكثير من المعلومات وفرزها ومراجعتها. هذا هو المكان الذي يأتي فيه الذكاء الاصطناعي وخوارزمياته ، فهو يساعدنا بطريقتين. من جهة، يمكن أن تساعدنا الخوارزميات في تحليل كل نوع من البيانات بشكل أفضل. يساعد على فك شفرة المعلومات البيولوجية التي تعكسها كل من الفحوصات التي أجريت. على سبيل المثال ، تعكس الصور الطبية الكثير من المعلومات حول الورم ومحيطه ، وتسمح لنا خوارزميات الذكاء الاصطناعي باستخراج معلومات دقيقة من الصور. من ناحية أخرى ، خوارزميات الذكاء الاصطناعي تسمح بتوليف كمية كبيرة من البيانات التي تم جمعها وبناءا على تحديد أفضل صيد المسؤول عن المريض من خلال مساعدة الطبيب على ذلك اختر أفضل علاج مع مراعاة كافة المعلومات المتوفرة.

Le Journal des Femmes: بشكل ملموس ، كيف تساعدك في ممارستك اليومية؟

إيرين بوفات: بطريقة ملموسة للغاية ، نحن نعمل على أجهزة كمبيوتر عالية الأداء يتم تحليل البيانات عليها. تتضمن هذه البيانات الفحوصات الطبية لمرضى السرطان ، أي الصور (الماسحات الضوئية ، التصوير بالرنين المغناطيسي ، فحوصات التصوير المقطعي بالإصدار البوزيتروني ، إلخ) ولكن أيضًا البيانات السريرية والجينومية والخزعة وما إلى ذلك. يتم الحصول على جميع هذه البيانات بالاتفاق الموقع من المريض ، ويتم رقمنتها. نحاول إنشاء نماذج رياضية معقدة من مراقبة كل هذه البيانات ، لجعل البيانات تتحدث. هذه النماذج الرياضية ، المسماة الخوارزميات ، يتصرف مثل مجهر البيانات وتسليط الضوء على المعلومات الدقيقة التي ربما لم يتم رؤيتها بدون الذكاء الاصطناعي.

Le Journal des Femmes: كيف يمكن أن تساعد في التنبؤ بمسار السرطان؟

إيرين بوفات: نحاول إنشاء نماذج رياضية تستخدم البيانات التي تم جمعها من العديد من مرضى السرطان لتصنيف كل مريض جديد أو التنبؤ به أو التنبؤ به من بياناته الخاصة. على سبيل المثال ، عندما تكون إحدى الخوارزميات قد “شاهدت” بالفعل آلاف الصور التي عُرِف فيها تطور المريض ، سيكون قادرًا على اكتشاف الحالات الشاذة بسهولة أكبر في الصور الجديدة المقدمة له (التصوير بالرنين المغناطيسي ، الماسح الضوئي ، التصوير المقطعي بالإصدار البوزيتروني ، إلخ) واستغلال الخصائص المحددة للصور توقع ما إذا كان المريض سيكون حساسًا لمثل هذا العلاج أو مقاومة البعض الآخر. وبالتالي ستتيح هذه النماذج إمكانية التنبؤ بتطور سرطان المريض والتشخيص به. وبالتالي ، فإننا نتجنب إقامة علاج إذا علمنا أن لدى المريض فرصة جيدة لعدم الاستجابة بشكل إيجابي. على العكس من ذلك ، إذا كان التشخيص سيئًا ، فسيتم اقتراح علاج أكثر قوة لمحاولة إيقاف المرض الذي يتطور بسرعة.

Le Journal des Femmes: لجميع أنواع السرطان؟

إيرين بوفات: يمكن استخدام الذكاء الاصطناعي لجميع أنواع السرطان. الصعوبة التي قد نواجهها تتعلق بجمع البيانات.

تعتبر أساليب الذكاء الاصطناعي قوية حقًا عندما يكون لديك الكثير من البيانات.

تكون طرق الذكاء الاصطناعي هذه فعالة حقًا عندما يكون لديك الكثير من البيانات لأنه من هذه البيانات تتعلم الخوارزمية القواعد والعلاقات ، والتي تتيح بعد ذلك التصنيف أو التنبؤ أو التنبؤ. بالنسبة إلى السرطانات النادرة، من الواضح أن جمع هذه البيانات العديدة أكثر تعقيدًا نظرًا لوجود عدد أقل من المرضى المصابين بهذه السرطانات.

Le Journal des Femmes: حتى أولئك الذين يعانون من نقائل؟

إيرين بوفات: نعم ، بالتأكيد ، خوارزميات الذكاء الاصطناعي جذابة بشكل خاص في هذه الحالة لسبب بسيط. المريض المصاب بالانبثاث لديه عدة بؤر للورم تقع في أماكن مختلفة داخل الجسم. ومع ذلك ، فمن المستحيل أخذ خزعة من جميع البؤر لأن الخزعة هي إجراء جائر وبعض المواقع لا يمكن الوصول إليها دون خطر على المريض. يسمح التصوير تصور الأورام في جميع أنحاء الجسم ، وتميز كل منها بطريقة غير جراحية تمامًا. يمكن تحليل الصور التي تم الحصول عليها باستخدام خوارزميات الذكاء الاصطناعي الكشف عن جميع بؤر الورمالذي سيسمح حساب حجم الورم الكلي ، والذي غالبًا ما يكون ملف عامل النذير الأهمية. بعد ذلك ، نقوم بتحليل خصائص تركيز كل ورم وكذلك الطريقة التي يتم بها توزيع الأورام في الجسم (تورط العقدة الليمفاوية ، وموقع النقائل ، وما إلى ذلك) لتحديد ما إذا كان بإمكاننا إثبات حقيقة أن بعض الخصائص أو التوزيعات سوف تتطور الأورام بشكل أسرع من غيرها أو ستستجيب بشكل أفضل لعلاج معين. بالنظر إلى التباين الكبير في توزيع النقائل في مختلف المرضى ، خوارزميات الذكاء الاصطناعي ضرورية لمحاولة فهم الارتباط بين هذا التوزيع ومسار المرض أو الاستجابة للعلاج.

Le Journal des Femmes: هل يمكن استخدام الذكاء الاصطناعي لجميع المرضى؟

إيرين بوفات: تهدف الخوارزميات المطورة إلى أن تكون قابلة للتطبيق على أكبر عدد من المرضى. ولكن بعد الاستفادة من هذا البحث ، يمكن لجميع المرضى المشاركة مباشرة من خلال منح موافقتهم على بياناتهم ، بعد إخفاء هويتها الصارمة للغاية ، لاستخدامها في بناء نماذج الذكاء الاصطناعي يتم التحكم للغاية في جمع كل هذه البيانات ويتم تنفيذها بأكبر قدر من الاحترام للوائح المعمول بها. هذه البيانات ضرورية لتطوير نماذج الذكاء الاصطناعي ، والتي تستند بدقة إلى تحليل كميات كبيرة من البيانات. لذلك يمكننا استخدام بيانات كل مريض من خلال الخوارزميات الموجودة لتحسين إدارتها ، ولكن أيضًا ، إذا وافق المريض ، استخدمها لأغراض البحث لتطوير خوارزميات أكثر كفاءة.

Le Journal des Femmes: هل يمكن أن يحل الذكاء الاصطناعي محل الطبيب؟

إيرين بوفات: لا ، على الأقل ليس حاليًا. يجب أن يُنظر إلى الذكاء الاصطناعي على أنه طريقة تساعد الطبيب.

يجب أن يُنظر إلى الذكاء الاصطناعي على أنه طريقة تساعد الطبيب.

في لغتنا اللغوية ، نتحدث عن “الأطباء المعززين”. يظل تفسير البيانات من قبل الطبيب ضروريًا للغاية. يوفر الذكاء الاصطناعي عناصر إضافية للأطباء لتوجيه قراراتهم ، لكنه لا يحل محل الأطباء. هؤلاء يمكن أن يوافقوا أو يرفضوا توصيات التحليل الذي أجراه الذكاء الاصطناعي. باختصار ، في الوقت الحالي ، ليس هناك شك في استبدال أخصائيي الأشعة أو علماء الأمراض أو أطباء الأورام بخوارزميات ، بل لمساعدتهم على اتخاذ أفضل القرارات.

Le Journal des Femmes: هل هي أكثر فعالية لأنواع معينة من السرطان؟

إيرين بوفات: يعد الوصول إلى البيانات المتنوعة والموثقة جيدًا حاليًا حدًا لتطوير أساليب الذكاء الاصطناعي. في الواقع ، الخوارزميات التي يتم بناؤها من البيانات المتاحة ، السرطانات ذات الانتشار المرتفع للغاية مثل سرطان الثدي أو الرئة ، من المرجح أن تستفيد من الذكاء الاصطناعي. كلما قل عدد حالات الإصابة بنوع من السرطان ، كلما قلت البيانات ، زادت صعوبة تصميم خوارزميات فعالة.

Le Journal des Femmes: ما هي مصلحتها في تطوير علاجات السرطان؟

إيرين بوفات: الذكاء الاصطناعي مفيد لـ تحسين استراتيجية علاج السرطان. في الواقع ، يمكن أن يساعد في تحليل كل نوع من البيانات التي يتم قياسها في المرضى (النتائج البيولوجية ، فحوصات التصوير الطبي ، نتائج الخزعة ، التاريخ ، إلخ) وفي مطابقة جميع هذه البيانات. من أجل التوصيف الدقيق للمرض وخصائصه خصوصيات كل مريض. ومع ذلك ، بناءً على هذه الخصائص ، سيحدد الأطباء استراتيجية العلاج الأكثر ملاءمة لكل مريض. إنه ال مفهوم الطب الدقيق ، الطب “المصمم خصيصًا”.

إيرين بوفات ، مديرة مختبر التصوير الانتقالي في علم الأورام (إنسيرم) في معهد كوري.


Comments

اترك تعليقاً

لن يتم نشر عنوان بريدك الإلكتروني. الحقول الإلزامية مشار إليها بـ *