Mesterséges intelligencia a rákgyógyításban: a gép nem fárad el, nincsenek rossz napjai

Hogyan működik a mesterséges intelligencia a precíziós onkológiában? Kinek érhető el? Mikor válhat elterjedtté Magyarországon? Dr. Pajkos Gábor klinikai onkológust, címzetes egyetemi docenst, az Oncompass Medicine orvosigazgatóját kérdeztük.

Az onkológia területe az elmúlt években rengeteg fejlődésen ment keresztül. A hagyományos kezelések mellett megjelent a precíziós onkológia, amely akár mesterséges intelligenciát használó szoftverrel is segítheti a gyógyítást. A kezelési stratégia személyre szabott, a jelen lévő génhiba alapján optimalizált.

Mit jelent a mesterséges intelligencia a precíziós onkológiában?

Csak egy egyszerű példa kedvéért, ha figyelembe vesszük, hogy jelen pillanatban durván 600 körül van azoknak a géneknek a száma, amelyek a daganatok kialakulásáért felelősek és azt kalkuláljuk, hogy mindegyik gén több ezer kódoló szekvenciából áll, akkor ezeknek a variációs lehetősége bőven meghaladja a 6 milliót. Ha ehhez hozzá vesszük még a rendelkezésre álló célzott hatóanyagokat, ami jelen pillanatban kb. 200 gyógyszert jelent, akkor ennek a kombinációs lehetősége már bőven közelít a végtelenhez.

Következésképpen egy ilyen hatalmas mennyiségű adatbázist a szokásos módon szinte lehetetlen kezelni. Tehát, a gép tudja azt, amit mi nem: soha nem fárad el, nincsenek rossz napjai és gyakorlatilag folyamatosan és nagyon gyorsan tud halmazokat, információbázisokat kezelni. Egy beteg esetében nem kell feltétlenül egy ekkora adatbázisban gondolkodni, de ha egy beteg molekuláris profilját ismerjük és az abban feltárt lehetőségeket kell összevetni azzal a 6 millióval, amiről tudjuk, hogy a géneltérés és a daganat hátterében lehet, illetve az ehhez rendelhető gyógyszerekkel, akkor beláthatjuk, hogy ha egy orvos neki szeretne látni internethasználattal, könyvtározva feldolgozni, nagyjából másfél hónapig biztosan kitölti az idejét. A mesterséges intelligencián alapuló szoftver ezt mind néhány tized másodperc alatt csoportosítja, végrehajtja.

A precíziós onkológia azon alapul, hogy megismerjük a daganatot, a daganat sajátosságait, a molekuláris genetikai eltéréseket, ami a daganat kialakulásának a hátterében áll. Ehhez természetesen egy óriási DNS bázist kell feldolgozni és ebből kell kikalkulálni, megtalálni azokat az eltéréseket, amelyeknek a legnagyobb jelentősége van az adott betegségben. Erre képes a mesterséges intelligencia. Helyettünk is elvégzi a csoportosítást, priorizálást, és ezt mind a gének, mind a hatóanyagok vonatkozásában képes megtenni rövid idő alatt.

Ez a hagyományos módon a természetes intelligenciával lényegesen több időt venne igénybe.

Milyen tapasztalatokról lehet beszámolni?

Ezzel kapcsolatban talán leginkább egy amerikai munkacsoport eredményeire szeretnék utalni, ahol közel hétszáz hasnyálmirigyrákos beteget vizsgáltak. Ennek a betegségtípusnak azért van jelentősége, mert a hasnyálmirigyrák alapvetően rosszul kezelhető, zömmel későn felismerhető, az esetek négyötödében már áttétes vagy lokálisan olyannyira kiterjedt stádiumban felismerésre kerülő betegség, amikor már nincs mód arra, hogy eltávolítsák az elsődleges daganatot. A tanulmányban figyelemmel követték az eseteket - voltak, akiknél volt lehetőség arra, hogy célozható molekuláris kezelésben részesüljenek szemben azokkal, akiknél nem. Alapvetően statisztikailag igazolható módon is jobb volt azoknak a betegeknek a túlélése, a betegségmentes időszaka, akik úgynevezett igazított molekuláris célzott kezelést kaptak.

Hogyan kell elképzelni a digitális terápiatervezést?

Gyakorlatilag bizonyos mértékig nemcsak a laikusok számára, hanem a szakembereknek is egy fekete doboz a digitális terápiatervezés. Hiszen már eleve a megfelelő szöveti vagy a keringő vérben található daganat izolálásával kezdődik a folyamat. Ez egy meglehetősen precíz, időigényes laboratóriumi tevékenység, amiből a kívülálló csak a végeredményt látja: egy halmazt, ami megjelenik a monitoron. Majd ez alapján az okos szoftver ki tudja válogatni, hogy milyen eltérések vannak, milyen gyakorisággal, milyen súllyal.

A szoftver képes arra, hogy a talált molekuláris genetikai eltéréseket, molekuláris alterációkat összerendezze olyan szempontok szerint, hogy milyen jelentőségűek, mennyire fontosak az adott daganat kialakulásában, mennyire játszanak szerepet, milyen esettanulmányi evidenciák állnak az eltérés mögött.

Ez alapján történik a priorizálás és hasonló szempontok szerint történik a hatóanyagok kiválasztása is. Hiszen jelenleg bőven 200 fölött van a célzott hatóanyagok száma, és ettől jóval többel képes dolgozni a mesterséges intelligencia.

Amikor a digitális terápia terv elkészül, egy szakértői csoport a kezelőorvos bevonásával (molekuláris tumorboard) értékeli a mesterséges intelligenciát. A természetes intelligencia felül is írhatja a terápiás tervet attól függően, mi a beteg számára a legideálisabb. Ez attól is függ, mi az, ami a beteg számára elérhető, mi az, ami klinikai vizsgálatban érhető el és ez alapján történik a precíziós döntéstámogatói javaslat meghozatala.

Mindenki számára elérhető?

Az esetek többségében elérhető, technikailag biztosan. A törekvés az, hogy lehetőség szerint minél szélesebb körben legyen az egészségbiztosító által támogatott. Erre vannak szabályai is a Nemzeti Egészségbiztosítási Alapkezelőnek. De vannak olyan esetek is, amelyek NEAK finanszírozottan nem érhetőek el, ekkor magánfinanszírozás lehetséges. Illetve előfordulhat, hogy valaki betegsége nem alkalmas egy ilyen jellegű vizsgálatra, bár ez többnyire ritka (a beteg állapota olyannyira előrehaladott, hogy nem biztos, hogy hasznosulhat, a beteg javára fordítható a folyamat, mert olyan elesett állapotban van, hogy aktív onkológiai kezelésről nem beszélhetünk).

Mikorra válhat hazánkban elterjedtté, általános gyakorlattá a precíziós onkológia, digitális terápiatervezés?

Ez egy nehéz kérdés. Részben szakmai, részben finanszírozási döntés eredménye kell, hogy legyen. Mi azt szeretnénk, ha minél előbb, minél szélesebb körben elérhetővé válna.

Annak idején ez egy nagy dolog volt, hogy egyáltalán a molekuláris genetikai vizsgálatok, a molekuláris profil vizsgálatok elindultak. Ebben egy privát cégnek, az Oncompassnak volt úttörő szerepe. Az, hogy eljutottunk oda, hogy ma már vannak olyan centrumok, ahol NEAK finanszírozottan elvégzik ezeket a vizsgálatokat megfelelő szakmai szempontok alapján, nagyon nagy előrelépés. A következő lépés az kell, hogy legyen, hogy lehetőség szerint a legtöbb daganatos beteg esetében meg lehessen határozni ezt a bizonyos molekuláris, genetikai profilt. Ennek alapján a digitális terápiatervezést igénybe véve lehessen a beteg számára célszerű, személyre szabott kezelési lehetőséget kiválasztani.

Az egyre bővülő adatbázisok, a hihetetlen gyorsan növekvő tudásmennyiség, a big data elérése révén olyan hatalmas mennyiségű adatbázist kell kezelni, amiben én úgy gondolom, hogy a digitális terápiatervezés, mesterséges intelligencia orvosi alkalmazása megkerülhetetlenné válik, továbbá minőségi javulást is hozhat az orvosi döntések terén. Standardizálható, reprodukálható, validálható módszerhez jutunk általa.

Ez is érdekelheti

• A célzott molekuláris terápiák és immunterápiák szerepe
• A szoftver mint orvosi eszköz a rákgyógyításban

Forrás: WEBBeteg
Szerző: Gorzsás Anita, újságíró