Massachusetts Genel Hastanesinde (MGH) çalışan araştırmacıların öncülük ettiği bir araştırma kadrosu, geçenlerde nüksetmenin hangi hastalarda en mümkün olduğunu (dolayısıyla hangi hastaların saldırgan tedaviden yarar görmesinin beklendiğini) kestirim etmek için yapay zekaya dayalı bir usul geliştirdi. Formül, npj Precision Oncology bülteninde yayımlanan bir çalışmayla doğrulandı.
TAHMİNSEL ARAÇLARIN GELİŞTİRİLMESİNE ACİL GEREKSİNİM VAR
Populer Science Türkiye’nin haberine göre erken basamak melanomu bulunan birçok hastada, kanserojen hücreler ameliyatla alınıyor. Daha ileri kanser hastalarında ise sıklıkla, tümör hücrelerine karşı bağışıklık karşılığını tesirli halde güçlendiren lakin kıymetli yan tesirler taşıyan bağışıklık denetim noktası baskılayıcıları uygulanıyor.
MGH Cildiye Kısmında araştırmacı olan kıdemli makale müellifi Yevgeni R. Semenov, “Yüksek tehlike altında bulunan hastaların seçilmesine yardımcı olacak tahminsel araçların geliştirilmesine acil biçimde muhtaçlık var” diyor. “Bu hastaların bağışıklık denetim noktası baskılayıcılarından görecekleri yararlar, kelam konusu tedavi sınıfında gözlenen yüksek orandaki morbid ve potansiyel olarak ölümcül immünolojik yan tesirleri yasal kılabilir.”
Araştırmacıların iki farklı hasta setiyle geliştirip doğruladığı algoritmalarda, tümör kalınlığı ile kanser hücrelerinin bölünme oranlarının en haber verici özellikler olduğu belirlendi.