Naukowcy badają metodę szybszego prognozowania nawrotu białaczki. Ogromne zbiory danych analizuje sztuczna inteligencja.
Co roku w Polsce diagnozuje się od 1100 do 1200 nowych zachorowań na nowotwory u dzieci. Prawie 25 procent tych chorób to białaczki, a najczęściej ostre białaczki limfoblastyczne. Niestety, często dochodzi w niej do odporności na leczenie, a co gorsze do nawrotu choroby. Co więcej, leczenie nawracającej białaczki jest trudniejsze niż pierwsza walka z chorobą. Przez to wielu pacjentów umiera.
Szukają lepszej metody
Aktualnie jedynym sposobem na rozpoznanie, czy u pacjenta może dojść do nawrotu, jest obserwowanie, jak reaguje na leczenie. Wymaga to jednak czasu. Dlatego też Instytut Genetyki Człowieka Polskiej Akademii Nauk we współpracy z Uniwersytetem Medycznym w Łodzi i Politechniką Śląską opracowują metodę szybkiego rozpoznania ryzyka nastąpienia nawrotu. Dzięki niej od samego początku leczenia lekarze mogliby skuteczniej walczyć z chorobą.
Pomaga sztuczna inteligencja
Naukowcy analizują pojedyncze komórki i śledzą ewolucję białaczki od diagnozy do nawrotu. Badają, jakie zmiany zachodzą w komórkach oraz jak zmieniają one swoje funkcjonowanie. W ten sposób generują jednak ogromną ilość danych, których nie są w stanie samodzielnie przeanalizować. Tutaj do akcji wkraczają algorytmy sztucznej inteligencji. Analizuję one duże i złożone zbiory danych w poszukiwaniu cech, które mogą poprawić prognozowanie i leczenie.
Czytaj także: Potrącił sarnę i uciekł. Zwierzę walczyło o życie
