AI модел прогнозира ползата от химиотерапия при рак на гърдата

Акценти

Екип от учени от Технион – Израелски технологичен институт, заедно с изследователи от водещи медицински центрове в Съединените щати и Европа, разработи модел с изкуствен интелект, който прогнозира както риска от рецидив на рак на гърдата, така и очакваната полза от химиотерапия. Моделът анализира рутинни патологични проби, взети при поставяне на диагнозата, предлагайки бърза и широкодостъпна алтернатива на скъпите геномни тестове. Проучването, публикувано в The Lancet Oncology и представено на конференцията на Европейското дружество по медицинска онкология, представлява първото по рода си клинично валидиране на подобен модел в рамките на мащабно рандомизирано изследване.

Решението дали да се приложи химиотерапия след хирургично лечение при ранен стадий на рак на гърдата остава едно от най-сложните в съвременната онкология. Въпреки че терапията може да намали риска от рецидив, при значителна част от пациентите не се наблюдава съществена полза, като същевременно съществува риск от сериозни краткосрочни и дългосрочни странични ефекти. Основното предизвикателство е още при поставянето на диагнозата да се определи кои пациенти ще се повлияят благоприятно и кои – не.

Клинична нужда с глобален мащаб

Всяка година приблизително 2,3 милиона души по света биват диагностицирани с рак на гърдата, включително около 300 000 в Съединените щати и 5000 в Израел. Въпреки широкото използване на геномни тестове като Oncotype DX за насочване на терапията, техните ограничения са значителни – висока цена, забавяне на резултатите и липса на достъп в много региони. Освен това предсказващата им точност също е ограничена, което може да доведе както до ненужно прилагане на химиотерапия, така и до пропускане на пациенти, които биха имали полза от лечението.

Как работи моделът

Моделът с изкуствен интелект анализира цифрови изображения с висока резолюция на туморна тъкан, получени чрез рутинна патологична диагностика. Чрез дълбоко обучение системата оценява множество области на тумора и неговата микросреда. Алгоритъмът идентифицира визуални характеристики, свързани с:

• клетъчно делене;
• структура на тъканта;
• имунен отговор;
• чувствителност или резистентност към лечението.

Според изследователите това са сложни биологични сигнали, които не могат да бъдат надеждно интерпретирани с просто визуално наблюдение. „Моделът интегрира множество фини сигнали, за да изготви оценка, която отразява както риска от рецидив, така и очакваната полза от химиотерапията.“, обяснява авторът на изследването д-р Гил Шамай.

Тъкан, а не гени

Моделът се различава съществено от геномните тестове – вместо да анализира ДНК, алгоритъмът работи директно с тъканни изображения.

„Вместо да изследваме гени, ние анализираме самата тъкан.“, посочва проф. Рон Кимел, ръководител на лабораторията във Факултета по компютърни науки. „Както цветът на очите може да се определи чрез визуална оценка, а не чрез ДНК анализ, така и нашият модел извлича визуален подпис от патологичните изображения, който подпомага избора на оптимално лечение.“

Клинично приложение и валидиране

Приложението е относително просто – след поставяне на диагнозата наличната тъканна проба се дигитализира и се анализира от системата. В рамките на минути алгоритъмът генерира числова оценка, която подпомага решението на лекаря и пациента.

Моделът е валидиран чрез данни от TAILORx – едно от най-големите рандомизирани проучвания за рак на гърдата, включващо над 10 000 пациенти. Това позволява да се оцени не само рискът от рецидив, но и реалната полза от химиотерапията.

Според проф. Двир Аран от Биологичния факултет на Технион „това е първият модел с изкуствен интелект, за който е доказано, че прогнозира ползата от лечението директно от патологични проби“.

Допълнителна проверка е извършена върху хиляди пациенти в лечебни заведения в Израел, САЩ и Австралия, като резултатите показват стабилна ефективност при различни популации, оборудване и здравни системи.

По-бърз и по-достъпен инструмент

За разлика от геномните тестове, този подход не изисква допълнителни проби, лабораторна обработка или период на изчакване. Анализът може да бъде извършен за минути в лаборатория с дигитален скенер и интернет достъп.

Според изследователите технологията има потенциал да подобри достъпа до персонализирани грижи за онкологични заболявания, особено в региони, където геномното тестване е ограничено или недостъпно.

Бъдещи перспективи

Към момента (март 2026 г.) изследователите работят по внедряване на технологията в клиничната практика в Израел, както и по провеждането на изпитвания в Бразилия и Индия. В плановете на екипа влиза и разширяване на приложението на модела към други терапии и видове рак, при които решенията за агресивно лечение се взимат при несигурни прогностични данни.

На база резултатите изследователите обмислят създаване на компания, която да направи технологията по-достъпна и приложима в глобален мащаб.