Сви иЛиве садржаји су медицински прегледани или проверени како би се осигурала што већа тачност.
Имамо стриктне смјернице за набавку и само линкамо на угледне медијске странице, академске истраживачке институције и, кад год је то могуће, медицински прегледане студије. Имајте на уму да су бројеви у заградама ([1], [2], итд.) Везе које се могу кликнути на ове студије.
Ако сматрате да је било који од наших садржаја нетачан, застарио или на неки други начин упитан, одаберите га и притисните Цтрл + Ентер.
Научници су развили вештачку интелигенцију за класификацију тумора мозга
Последње прегледано: 02.07.2025
Истраживачи са Аустралијског националног универзитета (АНУ) развили су нови алат вештачке интелигенције за бржу и прецизнију класификацију тумора мозга.
Према речима др Дан-Таи Хоанг, тачност у дијагностиковању и класификацији тумора је кључна за ефикасно лечење пацијената.
„Тренутни златни стандард за идентификацију различитих врста тумора мозга је профилисање засновано на метилацији ДНК“, рекао је др Хоанг.
„Метилација ДНК делује као прекидач за контролу активности гена и одређивање који су гени укључени или искључени.“
„Али време потребно за спровођење ове врсте тестирања може бити значајан недостатак, често захтевајући неколико недеља или више када пацијенти можда морају брзо да доносе одлуке о терапији.“
Преглед скупова података и рачунарског тока рада. Извор: Nature Medicine (2024). DOI: 10.1038/s41591-024-02995-8
„Поред тога, такви тестови нису доступни у скоро свим болницама у свету.“
Да би се решили ови проблеми, истраживачи са АНУ, у сарадњи са стручњацима из Националног института за рак у САД, развили су ДЕПЛОЈ – начин за предвиђање метилације ДНК, а затим класификацију тумора мозга у 10 главних подтипова.
ДЕПЛОИ користи микроскопске слике пацијентовог ткива, назване хистопатолошке слике.
Модел је обучен и тестиран на великим скуповима података од приближно 4.000 пацијената из САД и Европе, објављеним у часопису Nature Medicine.
„Невероватно, DEPLOY је постигао невиђену тачност од 95%“, рекао је др Хоанг.
„Поред тога, приликом анализе подскупа од 309 посебно тешко класификованих узорака, DEPLOY је био у могућности да пружи дијагнозу која је била клинички значајнија од оне коју су првобитно дали патолози.“
"Ово истиче потенцијалну улогу ДЕПЛОЈ-а у будућности као додатног алата за допуњавање почетне дијагнозе патолога или чак за подстицање поновне евалуације у случају неслагања."
Истраживачи верују да би се DEPLOY евентуално могао користити за класификацију других врста рака.
Резултати студије објављени су у часопису Nature Medicine.