O metodă de învățare automată ajută la identificarea mutațiilor tumorilor cerebrale

Cercetătorii de la Universitatea Osaka au dezvoltat o metodă computerizată care folosește imagistica prin rezonanță magnetică (RMN) și învățarea automată pentru a face predicții rapide cu privire la mutațiile genetice din tumorile de gliom, care apar în creier sau la nivelul coloanei vertebrale.
Studiul poate ajuta pacienții cu gliom să primească, în termen eficient, un tratament adecvat, oferind rezultate mai bune. Cercetarea a fost publicată în Scientific Reports.

Gliomul este un tip de cancer care își are originea în celulele de susținere ale creierului. Două tipuri de mutații sunt deosebit de importante; acestea sunt modificările genei pentru enzima izocitrat dehidrogenază (IDH) sau regiunea promotoare a telomerazei (TERT). Identificarea acestor mutații poate ajuta la îmbunătățirea tratamentului. Cercetătorii au produs un algoritm de învățare automată care poate prezice ce mutații sunt prezente folosind doar imaginile RMN ale tumorilor.

„Învățarea automată este folosită din ce în ce mai mult pentru diagnosticarea imaginilor medicale. Dar munca noastră este una dintre primele care încearcă să clasifice ceva la fel de ascuns ca genotipul bazat doar pe date de imagine", explică autorul studiului, Ryohei Fukuma.

Plecând de la ideea că fiecare caz de cancer este unic, mutațiile genetice specifice pe care le transportă celulele tumorale sunt acum secvențiate pentru a descoperi ce tip de medicamente pentru chimioterapie vor funcționa mai bine. Cu toate acestea, anumite tipuri de cancer, în special tumorile cerebrale, sunt mai puțin accesibile pentru testarea genetică, iar acest lucru poate întârzia tratamentul.

sursa: Science Daily