Dr. Peták István AI Summiton tartott előadása szerint a mesterséges intelligencia forradalmasíthatja az onkológiát – a betegek fele már most célzott terápiához juthatna.
A mesterséges intelligencia bevonása a precíziós onkológiába lehetőséget ad arra, hogy minden daganatos beteg a számára legmegfelelőbb célzott kezelést kapja. Dr. Peták István, a Genomate Health alapító–tudományos igazgatója előadásában bemutatta, milyen eredményeket hozott eddig a technológia alkalmazása, milyen kihívásokkal szembesülünk, és milyen jövőbeli irányok mutatkoznak a klinikai gyakorlatban.
A küldetés: személyre szabott terápia minden betegnek
Az előadás célja annak bemutatása volt, hol tartunk ma abban a misszióban, hogy a mesterséges intelligenciát a daganatos betegek személyre szabott kezelésére használjuk. Az álom az, hogy az orvosok a molekuláris diagnosztikai vizsgálatok eredményei alapján kiválaszthassák azt a gyógyszert, amely a beteg daganatát okozó genetikai hibát célozza.
Az elvárások több szinten is világosak: a betegeknek egyenlő hozzáférést kell biztosítani a leghatékonyabb terápiákhoz; az orvosok számára a döntéstámogatás biztonságot és bizonyosságot jelent; a finanszírozók pedig joggal várják el, hogy az egészségügyi forrásokat valóban hatásos kezelésekre fordítsák.
A HER2-től a modern precíziós onkológiáig
A precíziós onkológia koncepciója a génhibák célzott terápiáján alapul. Ennek klasszikus példája a HER2 gén, amely bizonyos daganatokban sokszorozódik, túltermelődése fokozott sejtosztódást idéz elő. A kilencvenes évek közepétől az immunhisztokémia segítségével lehetett kimutatni a fehérje mennyiségét a sejtfelszínen, ennek alapján dőlt el, hogy a beteg kaphat-e célzott kezelést.
A patológusok döntései máig meghatározóak – ugyanakkor ezek jelentős felelősséget rónak rájuk. 2024-től mesterséges intelligencia is segíti őket abban, hogy objektíven kategorizálják a daganatokat, és ezáltal biztonságosabbá, egységesebbé váljon a terápiás döntéshozatal.
Több mutáció, több dilemma
A daganatok jellemzően nem egyetlen, hanem több génhibát hordoznak: átlagosan négy–öt eltérést találunk egy molekuláris vizsgálat során. Ez komoly dilemmát okoz, hiszen a klinikusoknak dönteniük kell, melyik célpontot kezeljék, miközben nincs elég összehasonlító vizsgálat, amely eligazítana az ilyen helyzetekben.
Az is előfordulhat, hogy különböző centrumok, sőt még szakértői testületek is eltérő terápiás javaslatot adnak ugyanarra a betegre. A leiratban említett példák szerint a javaslatok egyezése mindössze 40–60 százalék között mozog.
A MI szerepe: algoritmikus gondolkodás támogatása
A mesterséges intelligencia éppen abban segíthet, hogy a többparaméteres, komplex adatok alapján egységes, személyre szabott terápiás javaslat szülessen. Automatizált algoritmusai képesek a teljes molekuláris profilt figyelembe venni, és maximalizálni annak esélyét, hogy a beteg valóban a számára leghatásosabb terápiát kapja.
Magyarországi adatok: ötszörös túlélési esély
Egy, magyar betegek bevonásával készült nemzetközi kutatás eredményei szerint azoknál a tüdőrákos betegeknél, akik a modell által előrejelzett, a teljes molekuláris profiljukhoz illeszkedő célzott kezelést kapták, az ötéves túlélés 33% volt, szemben a más kezelést kapók 6%-ával. Ez ötszörös túlélési esélynövekedést jelent.
A vizsgálat rámutatott: a betegek mintegy fele kaphatna ilyen célzott terápiát, a gyakorlatban azonban jelenleg csupán 17%-uk jut hozzá.
Új módszerek: avatár modellek
Az úgynevezett avatár modellek – amelyekben a beteg daganatmintáját állatmodellekbe ültetik át – lehetővé teszik, hogy párhuzamosan többféle kezelést próbáljanak ki. Így nagy mennyiségű adat gyűjthető, amely gyorsan beépíthető a döntéstámogató rendszerekbe. A MI ezek feldolgozásával nemcsak a célzott gyógyszerek közötti választást segíti, hanem a kemoterápiás és célzott kezelések összehasonlítását is támogatja.
Jövőkép és zárógondolatok
A mesterséges intelligencia bevonása a molekuláris onkoteamek munkájába rendszerszintű változásokat hozhat. Így biztosítható, hogy a betegek valóban a tudomány által ajánlott legjobb kezeléshez jussanak hozzá, és csökkenjenek az ellátásban tapasztalható különbségek.
Gazdasági szempontból is fontos, hogy a drága terápiák a lehető legnagyobb egészségnyereséget hozzák. Dr. Peták előadását egy optimista gondolattal zárta: a mesterséges intelligencia nem elidegeníti, hanem újra emberivé teheti az orvoslást, ha a döntéshozatalban partnerként segíti az orvosokat.
Az egybiztosítós rendszernek köszönhetően Magyarországon értékes adatvagyon gyűlt össze, melyet a MI segítségével a gyógyítás fejlesztésére lehet fordítani. Az AI Summit e témáról szóló előadásáról ez a cikk számol be.
Kövessen minket a Weborvos Facebook csatornáján is!