Ana sayfa Bilim Gündemi Makine öğrenimi akciğer kanserinin teşhisini kolaylaştırabilir mi?

Makine öğrenimi akciğer kanserinin teşhisini kolaylaştırabilir mi?

363
PAYLAŞ

Gülseli Kırgıl

Biliminsanları, akciğer kanserinin erken aşamada tespit edilmesi için bir kan testi, bir çeşit “sıvı biyopsisi” geliştirdiler.

Kaliforniya’da bulunan Stanford Kanser Enstitüsü’nden Maximilian Diehn ve ekibi, makine öğrenimi yoluyla kan dolaşımındaki tümörden düşük DNA düzeylerini incelemek için makine öğrenimi kullandılar. Ekip, DNA miktarının yaygın görülen bazı akciğer kanseri tipleri hakkında bir dizi gerçeği ortaya koyabileceğini buldu. Hastalığı olan kişilerde kanser hücrelerinin tipi, ne kadar gelişmiş olduğu ve ne kadar saldırganca yayılım gösterdiği bu sayede tespit edilebilecek. Geliştirilen metot, sadece ABD’de bile 11 binden fazla yaşamı kurtarabilir.

Araştırmacılar daha sonra kandaki DNA varyantlarının akciğer kanserine neden olan tümör hücrelerinden gelme olasılığının değerlendirilmesi için makine öğrenimi modeli geliştirdi. Bu yöntem, “plazmada akciğer kanseri olasılığı” (Lung-CLiP) olarak adlandırılıyor. Biliminsanları Lung-CLiP’i işletmeye başladıklarında kanserin henüz bir akciğerde gözlendiği ve lenf düğümlerine veya diğer bölgelere yayılmadığı en erken aşama olan birinci aşamadaki hastaların yüzde 63’ünde akciğer kanseri gelişimini tespit edebildi.

Çalışma, akciğer kanserinin tespitinde aşama kaydedilmesini sağlayacaktır. Çünkü hastalık erken dönemde tespit edilirse cerrahi uygulamalar, radyoterapi ve kemoterapi gibi metotlar daha etkili olabilecektir. Ancak erken evre akciğer kanseri taraması için son zamanlardaki çalışmalar istenen başarıyı sağlamamıştır. 2013 yılında ABD’de akciğer kanseri açısından yüksek riskli olan kişilerin göğüs BT (LDCT) taraması yaptırmasını önerdi. 55 ila 80 yaşları arasında olan ve yılda 30 veya daha fazla paket sigara içen kişilerin (son 15 yılda sigarayı bırakanlar da dahil) LDCT taraması yaptırması önerilmiştir. Ancak 2015 yılında yayınlanan bir çalışma bu taramanın yaygın olarak yapılmadığını ortaya çıkardı. Ayrıca bu taramanın yanlış sonuçlar üretebileceği de ifade edilmektedir.

Yeni çalışmanın yazarları, Lung-CLiP uygulamasının LDCT taramasına aday olan ancak tarama yapılmayan yüksek riskli hastaların yüzde 95’inde başlangıç testi olarak kullanabileceğini ifade ediyor. Lung-CLiP testi pozitif olan kişiler daha sonra LDCT taramasına sevk edilebilir. Araştırmacılar makine öğrenimini diğer kanserlerin teşhisinde de kullanabilmek için çalışmalarını sürdürecek.

Kaynak: https://cosmosmagazine.com/biology/machine-learning-could-improve-lung-cancer-screening