طوّر باحثون في مستشفى شاريتيه التابع لجامعة برلين للطب، نموذجًا لذكاء اصطناعي، قادر على أن اكتشاف أكثر من ١٧٠ نوعًا مختلفاً من السرطان بدقة 97.8 في المئة، وذلك عبر فحص عينات الحمض النووي للورم، مؤكدين أنه أكثر دقة من حلول الذكاء الاصطناعي المستخدمة حتى الآن.

ووفقاً لتقرير على موقع 'ميديكال إكسبريس'، يواجه الأطباء حالات يصعب فيها الحصول على عينة من الأورام من أجل فحصها، خاصة حين يكون ورمًا دماغيًا في موقع غير ملائم، حيث يشكل الحصول على العينة مخاطر عالية.فحص الجينوم بدلاً من نسيج الورم

ولحل مشاكل الحصول عينات وخطورتها، تم تطوير طريقة لتوصيف أورام الدماغ لا تعتمد على التشخيص المجهري التقليدي للعينات، بل على دراسة واكتشاف التعديلات التي تحدث على المادة الوراثية للورم، أي الخصائص فوق الجينية، تشكّل هذه الخصائص جزءًا من ذاكرة كل خلية، وتُحدد أي أجزاء من المعلومات الوراثية تُقرأ ومتى.

ويقول الدكتور فيليب أوسكيرشن، العالم في موقع برلين التابع للاتحاد الألماني للسرطان وفي معهد أمراض الأعصاب في شاريتيه: 'في خلايا الأورام، تتغير المعلومات فوق الجينية بطريقة مميزة. بناءً على خصائصها، وبدراسة هذه المعلومات يُمكننا التمييز بين الأورام وتصنيفها'.

يقول الدكتور سورين لوكاسن، خبير المعلومات الحيوية ورئيس فريق عمل الـ'أوميكس الطبية' في معهد برلين للصحة في شاريتيه: 'كان هدفنا تطوير نموذج يُصنّف الأورام بدقة، حتى لو كان يعتمد فقط على أجزاء من جينوم الورم بأكمله، أو حتى لو جُمعت البيانات باستخدام تقنيات مختلفة ودرجات متفاوتة من الدقة'.موثوق وقابل للتتبع

وبحسب التقرير، طور الباحثون نموذجًا حديثًا للذكاء الاصطناعي يُعرف باسم 'crossNN'، وتعتمد بنيته على شبكة عصبية بسيطة، وتم تدريب النموذج على عدد كبير من الأورام المرجعية وتخزينها في أرشيفه، ثم اختباره على أكثر من 5000 ورم.

يقول أوسكيرشن: 'يتيح نموذجنا تشخيصًا دقيقًا للغاية لأورام الدماغ في 99.1% من الحالات، وهو أكثر دقة من حلول الذكاء الاصطناعي المستخدمة حتى الآن'.

ويضيف: 'بالإضافة إلى ذلك، تمكنا من تدريب نموذج ذكاء اصطناعي بنفس الطريقة التي تُمكّنه من التمييز بين أكثر من 170 نوعًا من الأورام من جميع الأعضاء، مع تحقيق دقة 97.8%. هذا يعني أنه يُمكن استخدامه لعلاج سرطانات جميع الأعضاء، بالإضافة إلى أورام الدماغ النادرة نسبيًا'.في التجارب السريرية.. دقة النموذج فاجأت الباحثين

ووفقًا للدراسة، ففي التجارب السريرية، فاجأت دقة نموذج ' crossN' الباحثين. يقول 'لوكاسن': 'على الرغم من أن بنية نموذج الذكاء الاصطناعي الخاص بنا أبسط بكثير من الأساليب السابقة، وبالتالي تظل قابلة للتفسير، إلا أنها تقدم تنبؤات أكثر دقة، وبالتالي دقة تشخيصية أكبر'.

ويخطط فريق البحث لإجراء تجارب سريرية باستخدام نموذج 'crossN' في جميع مستشفيات الاتحاد الألماني للسرطان الثمانية في ألمانيا، بالإضافة إلى ذلك، سيتم اختبار استخدام النموذج أثناء الجراحة، بهدف نقل دقة تحديد الورم وقلة تكلفته نسبيًا، استنادًا إلى عينات الحمض النووي، إلى الرعاية الصحية الروتينية.