Gdje sam? Skip Navigation Links Vijesti i arhiva

Novosti News

20.9.2022. 10:30
dijagnostika
 


cancerous biomarkers in real time

The new technology can drastically speed up detection time for patients.

By JUDY SIEGEL-ITZKOVICH ,  SEPTEMBER 15, 2022 

 



Artificial intelligence (AI) models developed by Sheba Medical Center and the Imagene precision-oncology-diagnosis company in Tel Aviv have been used to detect cancerous biomarkers in real-time from a biopsy image alone.

Identifying gene alterations is key for improving patient care and guiding targeted therapeutic decisions. Lung cancer, resulting mostly from smoking, is the most common cancer and accounts for some 1.76 million deaths per year worldwide. Non-small cell lung cancer (NSCLC) comprises 85% of all lung cancers and is typically diagnosed at advanced stages.

The researchers have just published their findings in the Modern Pathology journal. It appears under the title “Direct identification of ALK and ROS1 fusions in non-small cell lung cancer from hematoxylin and eosin-stained slides using deep learning algorithms.”

  Prijevod

Modeli umjetne inteligencije (AI) koje su razvili Medicinski centar Sheba i tvrtka Imagene za preciznu onkologiju-dijagnostiku u Tel Avivu korišteni su za otkrivanje biomarkera raka u stvarnom vremenu samo iz slike biopsije.


Identificiranje genskih promjena ključno je za poboljšanje skrbi za pacijente i usmjeravanje ciljanih terapijskih odluka. Rak pluća, koji uglavnom nastaje zbog pušenja, najčešći je rak i uzrokuje oko 1,76 milijuna smrtnih slučajeva godišnje u svijetu. Rak pluća "nemalih" stanica (NSCLC) čini 85% svih karcinoma pluća i obično se dijagnosticira u uznapredovalim stadijima.
Istraživači su upravo objavili svoja otkrića u časopisu Modern Pathology.  Fuzije gena ALK i ROS1 dobro su poznati ključni igrači u NSCLC. 

Smjernice Nacionalne mreže centara za rak (NCCN) preporučuju široko molekularno profiliranje korištenjem sveobuhvatnog sekvenciranja slijedeće generacije (NGS). 

To predstavlja nekoliko prepreka uključujući nedovoljno tkiva za testiranje, lošu kvalitetu DNK ili RNK, neuspjeh sekvenciranja i dugo vrijeme obrade koje može potrajati od dva do čak šest tjedana – vrijeme koje pacijenti s rakom pluća nemaju jer statistike pokazuju da 10% do 20% pacijenata oboljelih od raka pluća umrijet će unutar jednog do tri mjeseca od dijagnoze.

. "Naši rezultati pokazuju prednosti koje AI rješenja temeljena na slikama imaju u domeni molekularne patologije, omogućujući brzo i točno otkrivanje biomarkera i prevladavajući ograničenja na koja nailazi pri korištenju tradicionalnih laboratorijskih metoda", rekao je tim.