في خطوة قد تفتح الباب أمام اكتشاف سرطان البنكرياس قبل وصوله إلى مراحل متقدمة، طور باحثون في «مايو كلينيك» بالولايات المتحدة نموذجاً للذكاء الاصطناعي يستطيع تحديد الأشخاص الأكثر عرضة للإصابة بالمرض قبل تشخيصه بما يصل إلى 3 سنوات، اعتماداً على بيانات صحية متراكمة وفحوصات طبية روتينية.

تحليل السجلات الطبية لرصد الخطر

يعتمد النموذج على تحليل التاريخ الصحي للمريض ونتائج الفحوصات المخبرية التي جُمعت على مدار سنوات، بحثاً عن أنماط قد تشير إلى ارتفاع احتمالات الإصابة بسرطان البنكرياس.

ومن المقرر عرض نتائج الدراسة خلال المؤتمر السريري للكلية الأميركية للجراحين لعام 2026، المقرر عقده في واشنطن بين 26 و29 سبتمبر الحالي.

ويُعد سرطان البنكرياس من الأورام الأقل شيوعاً، لكنه من أكثر أنواع السرطان فتكاً، إذ غالباً ما يتم اكتشافه بعد وصوله إلى مراحل متقدمة، ما يقلل فرص التعامل معه في وقت مبكر.

نتائج واعدة قبل التشخيص

حلل الباحثون بيانات 6066 شخصاً مصاباً بسرطان البنكرياس، إلى جانب أكثر من 33 ألف شخص ضمن مجموعة مقارنة، مع سجلات طبية تراوحت فترة تغطيتها بين 7 و19 عاماً.

وأظهر النموذج قدرة جيدة على التنبؤ بخطر الإصابة قبل 3 سنوات من التشخيص، مع تمييز واضح بين الأشخاص الأكثر عرضة للإصابة ومنخفضي الخطورة، فضلاً عن توافق توقعاته مع النتائج الفعلية.

ومن أبرز النتائج أن الأشخاص الذين قدر النموذج أن خطر إصابتهم بسرطان البنكرياس يتجاوز 50%، بلغت احتمالية تشخيصهم بالمرض خلال عام واحد 88%.

أداة استباقية للرعاية الطبية

ويرى الباحثون أن أهمية النموذج تكمن في إمكانية الاستفادة من البيانات المتاحة بالفعل ضمن الرعاية الطبية المعتادة، دون الحاجة إلى ابتكار فحص جديد أو إجراء تصوير متخصص لجميع المرضى.

ويعمل الفريق حالياً على تطوير النموذج من أداة بحثية تعتمد على بيانات سابقة إلى وسيلة استباقية قابلة للاستخدام داخل البيئة السريرية، مع خطط لاختباره في «مايو كلينيك» ونظام صحي خارج المؤسسة خلال العام الحالي.

كما يعتزم الباحثون تطوير نماذج أكثر تقدماً للتعلم الآلي بهدف تحسين قدرتها على رصد الإشارات المبكرة للمرض ودعم اكتشافه في مراحل يمكن التعامل معها بشكل أفضل.