European Commission logo
polski polski
CORDIS - Wyniki badań wspieranych przez UE
CORDIS

Article Category

Article available in the following languages:

Sztuczna inteligencja umożliwia wcześniejsze rozpoznanie raka trzustki

W ramach unijnego projektu PANCAIM powstał innowacyjny algorytm sztucznej inteligencji – narzędzie do walki z rakiem trzustki umożliwiające wykrywanie mniejszych guzów, które zwykle pozostają niezauważone podczas analizy zdjęć tomografii komputerowej. Ponadto partnerzy projektu przeprowadzą zakrojone na szeroką skalę badanie porównujące skuteczność wykrywania raka trzustki przez sztuczną inteligencją i radiologów.

Gospodarka cyfrowa icon Gospodarka cyfrowa
Zdrowie icon Zdrowie

Finansowany przez Unię Europejską projekt PANCAIM przynosi prawdziwy przełom w opiece nad pacjentami cierpiącymi na gruczolakoraka przewodowego trzustki (PDAC). Ta wysoce agresywna i śmiertelna postać raka trzustki stanowi ponad 90 % przypadków tego nowotworu złośliwego. Od momentu uruchomienia projektu PANCAIM w 2021 roku jego zespół pracuje nad algorytmem sztucznej inteligencji (SI), który ma pomóc lekarzom w rozpoznawaniu raka we wcześniejszym stadium i planowaniu spersonalizowanych schematów leczenia dopasowanych do poszczególnych pacjentów. Jeżeli obecny trend się utrzyma, do 2030 roku rak trzustki może stać się drugą najczęstszą przyczyną zgonów w wyniku nowotworów złośliwych. Mimo że występuje rzadziej niż wiele innych nowotworów, jego niski wskaźnik przeżywalności – głównie z powodu późnego rozpoznania i leczenia – czyni go jednym z czterech najbardziej śmiertelnych typów nowotworów zarówno wśród kobiet, jak i mężczyzn. Uczestnicy projektu PANCAIM mają nadzieję, że ich rozwiązanie przyczyni się do zmiany tych tragicznych statystyk. Bazuje ono na trzech filarach spersonalizowanej medycyny przyszłości – danych radiologicznych i patologicznych połączonych z informacjami genomicznymi. Jak czytamy w świeżo opublikowanym komunikacie prasowym, to pierwszy taki projekt, którego celem jest wykorzystanie technologii sztucznej inteligencji do optymalizacji i integracji danych genomicznych, fenomicznych – obejmujących analizę obrazów i integrację danych biologicznych – oraz parametrów klinicznych raka trzustki. Projekt opiera się na czterech głównych koncepcjach wykorzystania sztucznej inteligencji w opiece zdrowotnej, do których należą doświadczenie i wiedza kliniczna, duże ilości starannie udokumentowanych danych rzeczywistych, twórcy algorytmów sztucznej inteligencji, a także dostawcy technologii i sprzętu medycznego. Celem jest wprowadzenie technologii SI do sektora opieki zdrowotnej. Należąca do konsorcjum projektu szwedzka firma Collective Minds Radiology stworzyła repozytorium w chmurze PANCAIM, które gromadzi i przechowuje szeroki zakres danych obrazowych, genomicznych i klinicznych dotyczących PDAC. Sześciu partnerów klinicznych zapewnia prawie 6 000 zestawów danych pacjentów, a kolejnych trzech członków konsorcjum oferuje swoją wiedzę specjalistyczną w zakresie wykorzystania sztucznej inteligencji w opiece zdrowotnej na potrzeby wszystkich stosowanych metod leczenia.

Rozpoznawanie mniejszych guzów

Znaczącym kamieniem milowym na drodze do osiągnięcia zakładanych celów był drugi rok realizacji projektu. Zespołowi projektu PANCAIM udało się opracować pierwszy jednomodalny algorytm SI zdolny do wykrywania na obrazach tomografii komputerowej także małych guzów, które nawet dla doświadczonych radiologów są trudne do zauważenia. Został on następnie wdrożony za wyłącznym pośrednictwem platformy chmurowej należącej do niemieckiego partnera konsorcjum, firmy Siemens Healthineers. W maju 2023 roku algorytm ten został wykorzystany do zdiagnozowania rzeczywistego przypadku raka trzustki w Instytucie Karolinska, szwedzkim uniwersytecie medycznym będącym partnerem projektu, które to wydarzenie „utorowało drogę do szeroko zakrojonej walidacji algorytmów sztucznej inteligencji PANCAIM w warunkach rutynowej praktyki klinicznej”. Obecnie partnerzy projektu PANCAIM zamierzają zwiększyć skalę jednomodalnych algorytmów SI, aby wspierać rozwój multimodalnych modeli sztucznej inteligencji, które łączą wiele typów, czy też trybów, danych, umożliwiając stawianie dokładniejszej i trafniejszej diagnozy. Zacytowany w komunikacie prasowym prof. David Chang z Uniwersytetu Glasgow stwierdza: „To niezwykle ekscytujące być częścią tego innowacyjnego konsorcjum, a zarazem świadkiem zastosowania algorytmu sztucznej inteligencji do danych generowanych w warunkach klinicznych – radiologicznych, patologicznych i innych danych eksperymentalnych, takich jak profilowanie molekularne – z myślą o lepszej opiece nad pacjentami cierpiącymi na raka trzustki”.

Człowiek kontra maszyna

W ramach projektu PANCAIM (Pancreatic cancer AI for genomics and personalized Medicine) zorganizowano również pierwsze w historii zakrojone na szeroką skalę badanie porównujące skuteczność radiologów i sztucznej inteligencji w diagnostyce raka trzustki. Badanie pod nazwą PANORAMA będzie składać się z dwóch podbadań: w pierwszym z nich, dotyczącym sztucznej inteligencji, zespoły zajmujące się rozwojem algorytmów SI wykorzystają dane kliniczne do opracowania modeli SI wykrywających raka trzustki, z kolei w ramach drugiego badania ponad 40 radiologów z całego świata zostanie poproszonych o ocenę około 400 przypadków raka trzustki na podstawie materiałów pochodzących z wielu różnych instytucji. Radiolodzy zajmujący się rutynowo opisem skanów tomografii komputerowej z kontrastem, którzy są zainteresowani dołączeniem do podbadania dotyczącego interpretacji danych obrazowych, mogą się zarejestrować za pośrednictwem tego formularza. Więcej informacji: strona projektu PANCAIM

Słowa kluczowe

PANCAIM, rak, trzustka, rak trzustki, gruczolakorak przewodowy trzustki, SI, algorytm, radiolog

Powiązane artykuły