Mākslīgais intelekts pret plaušu vēzi – Latvijā aizsākts unikāls pētījums vēža diagnostikā

Pasaules Veselības organizācija paredz, ka 2050. gadā vēža gadījumu skaits pasaulē palielināsies par 77%. Tomēr jau šobrīd šīs slimības izplatība ir biedējoša. Viens no izplatītākajiem audzēja veidiem – plaušu audzējs –  Latvijā ik gadu aiznes vairāk nekā 1000 cilvēku dzīvības, bet no jauna to atklāj aptuveni 1200 pacientiem. Tā ir viena no izaicinošākajām onkoloģiskajām saslimšanām, jo aptuveni 60% gadījumos tiek diagnosticēta vēlīnā stadijā, kad cerības uz izārstēšanos ir salīdzinoši mazas. Latvijas mākslīgā intelekta risinājumu izstrādātājs “Apply” sadarbībā ar Latvijas Universitāti jau divus gadus strādā pie unikālas plaušu audzēja diagnostikas metodes. Tā ar mākslīgā intelekta palīdzību spētu agrīni atpazīt plaušu audzēja klātesamību cilvēka šūnās, kā arī noteikt tam piemērotāko ārstēšanas veidu. Nesen noslēdzies projekta pilotpētījuma pirmais posms, tajā piedaloties 24 plaušu audzēja pacientiem.

Ļaundabīgi audzēji ir otrā izplatītākā saslimšana pasaulē pēc kardiovaskulārajām slimībām. Lai gan veikti daudzi pētījumi to izzināšanai, diemžēl joprojām ne visus audzēju veidus iespējams atklāt agrīni, cilvēku izārstējot pilnībā. Zinātne nespēj pilnībā izprast, kādēļ dažiem cilvēkiem audzēji progresē lēnāk, bet citiem – ātrāk. Līdz galam nav skaidrs arī, kādēļ vienam cilvēkam konkrētā ārstēšanas metode palīdz, bet citam tā var izrādīties neveiksmīga. Speciālisti uzskata, ka viena no šī noslēpuma atbildēm varētu slēpties audzēja šūnu un audu fizikālajās īpašībās – struktūrā, viskoelastīgumā, blīvumā, ko var mērīt, izmantojot atomspēka mikroskopu. “Apply” iniciētā projekta mērķis ir izpētīt agrīni atklātu plaušu audzēju šūnas, veidojot ko līdzīgu digitālam “katalogam”. Iecerēts, ka projekta laikā izstrādātā programmatūra, ar mākslīgā intelekta palīdzību analizējot “katalogā” esošo šūnu fizikālās īpašības, kā arī citus parametrus – personas vecumu, asinsanalīzes, pielietotās ārstniecības metodes u. c., spēs saskatīt līdzības, uz kā pamata tālāk būs iespējams izvēlēties mērķētākas ārstēšanas metodes.

“Mākslīgais intelekts daudz ātrāk nekā jebkurš cilvēks spēj apstrādāt lielu datu daudzumu un atrast saistību starp dažādiem parametriem. Apkopojot plaušu vēža pacientu datus, tostarp fizikālos mērījumus, nākotnē ceram atrast korelācijas jeb atbildi, kāpēc vieniem pacientiem palīdz kāda konkrēta terapija, taču citiem nē, un sniegt rekomendācijas terapijas izvēlē.

Piemēram, ja zināsim, ka Jānim 55 gadu vecumā ir tādi paši rādītāji kā vairākiem citiem pacientiem mūsu datu bāzē, viņam vispiemērotākā, visticamāk, būs X imūnterapijas metode, jo tā veiksmīgi palīdzējusi citiem līdzīgiem pacientiem. Paredzams, ka mākslīgā intelekta kompleksajam risinājumam vajadzētu uz šo atbildēt vismaz ar 80% precizitāti,” skaidro uzņēmuma "Apply" vadītājs Agnis Jakubovičs.

Imūnterapija pielīdzināma personalizētai medicīnai, kad ar zālēm tiek aktivizētas organisma imūnšūnas, lai tās sāktu apkarot audzēja šūnas. Lai arī šī joprojām ir ļoti jauna ārstēšanas metode, tā jau šobrīd aptur citādi neārstējamās slimības straujo progresēšanu. Diemžēl tā ir ļoti dārga un ne visos gadījumos pacientiem sniedz vēlamo efektu. Ar “Apply” izstrādāto metodi mākslīgais intelekts spētu analizēt pacientu datus un izprast, vai imūnterapija varētu būt efektīva, ņemot vērā pacienta vecumu, analīzes, šūnu fizikālās īpatnības u. c.

Šūnu analīzei izmanto atomspēku mikroskopu. To varētu pielīdzināt plašu atskaņotājam, kas ar adatu iztausta plati, atskaņojot mūziku. Pēc līdzīga principa atomspēku mikroskops ļauj izmērīt (“apskatīt”) jau iepriekš minētās audzēja šūnu un audu fizikālās īpašības – struktūru, šūnu blīvumu, šūnu izmērus, viskoelastīgumu u.c. Nozīmīgi, ka pirms šūnu pētīšanas tika izmantota ļoti specifiska metode audzēja paraugu paņemšanai, kas pilnībā atšķiras no līdz šim pielietotajām biopsijas metodēm.

“Lai sāktu darbu ar atomspēku mikroskopu, sākotnēji bija nepieciešams izstrādāt audu sagatavošanas metodi – līdz atradām īsto, izmēģinājām vairāk nekā 10 veidus, kas prasīja vairākus darba gadus. Kāds paraugs bija par mazu, kāds bija par plānu, kāds nebija pietiekami attīrīts.

Šobrīd esam noslēguši stadiju, kurā esam iemācījušies paņemt audu paraugus, un sākuši izpētīt 24 agrīnas stadijas plaušu audzēja pacientu audzēju struktūru. Ceram, ka sadarbībā ar uzņēmumu “Apply” izstrādātā metode kļūs par revolūciju agrīnā plaušu audzēja atklāšanā un veiksmīgas ārstēšanas piemeklēšanā. Jo diemžēl nereti ārsti šīs slimības priekšā ilgtermiņā ir bezspēcīgi,” iezīmē ārsts-patologs, profesors Sergejs Isajevs.

Latvijas Universitātes Ķīmiskās fizikas institūta direktors un vadošais pētnieks, profesors Donāts Erts skaidro, ka šis ir viens no retajiem gadījumiem, kad atomspēku mikroskops tiek lietots medicīnas nolūkiem, tomēr tam ir ārkārtīgi liels potenciāls. “Līdz šim mums nācies strādāt tikai ar kultivētām jeb laboratorijā audzētām šūnām. Ārkārtīgi liels prieks, ka ārsti atraduši iespēju iegūt mikroskopam piemērotus pacientu šūnu paraugus. Tā kā mikroskopu visbiežāk izmanto cietu paraugu analīzei, bija nepieciešams ilgs process, lai to pielāgotu šūnu izpētei, kas ir relatīvi mīksts materiāls. Plaušu audzējam ir sastopami vairāki paveidi. Jau šobrīd varam novērot, ka tiem atšķiras ne tikai fizikālās īpašības, bet arī sīkstruktūra. Viena paveida audos ar atomspēku mikroskopu var novērot “diegu savirknējumus”, savukārt citos – klucīšu kompozīcijas. Apkopotie attēli pēcāk ar mākslīgā intelekta palīdzību var tikt salīdzināti ar jebkura potenciālā pacienta audu paraugu, precīzi nosakot vēža paveidu un, apvienojumā ar citām metodēm, ļaujot piemērot precīzu ārstēšanos.”

Šobrīd aizritošajā otrajā posmā nepieciešams noslīpēt metodes tehnisko pusi, kā arī izpētīt vēl lielāku skaitu pacientu audu paraugu, lai pārliecinātos par metodes atkārtojamību un efektivitāti. Projekta autori cer, ka pirmos projekta rezultātus plašākai sabiedrībai varēs prezentēt jau šī gada rudenī. Savukārt trešajā fāzē, paralēli jaunu paraugu iegūšanai un augšupielādēšanai programmatūrā, mākslīgais intelekts mācīsies analizēt pieejamos datus, meklēt sasaistes punktus, kā arī izteikt pieņēmumus par pacientam piemērotāko ārstēšanas metodi.

“Nav nekā, kas būtu svarīgāks par mūsu pašu veselību. Tādēļ vienmēr esam bijuši ieinteresēti ar veselības aprūpi saistītos projektos. Ceram, ka mūsu risinājums kalpos par papildu diagnostikas rīku ārstu smagajā darba ikdienā un palīdzēs glābt daudzu Latvijas un pasaules cilvēku dzīvības,” atzīmē Agnis Jakubovičs.