Joaquín Martínez, 12 de Octubre-CNIO ligoninės Hematologinių navikų tyrimų skyriaus vadovas.
Tarptautiniame tyrime, kuriam vadovavo Hematological Tumor Unit Hospital 12 de Octubre-CNIO, bendradarbiaujant su Kalifornijos ligonine, pavyko nustatyti atsako į gydymą pacientams, sergantiems daugybine mieloma, modelius, naudojant AI priemones, kurios padeda tiksliai numatyti vėžio raidą. navikas. Tai pirmas kartas, kai dirbtinis intelektas buvo naudojamas prognozuoti atsaką į ligos gydymą. Iki 30 % pacientų galima nutraukti palaikomąjį gydymą ir taip išvengti šalutinio poveikio, kurį patiria.
Tyrėjai paskelbė savo išvadas Blood Cancer Journal.
Išsėtinė mieloma (MM) yra labiausiai paplitęs hematologinis navikas ir, nors išgydyti jį vis dar nėra, pastaraisiais metais pradėti naudoti nauji vaistai labai pagerino ligos prognozę. Norint priimti klinikinius sprendimus, kurie pagerintų gydymo veiksmingumą, prioritetas yra numatyti, kaip auglys vystysis ir atkryčių galimybę. Todėl mokslininkai sutelkė dėmesį į pagrindinį šios prognozės veiksnį: minimalią liekamąją ligą. Kitaip tariant, minimalus vėžio ląstelių skaičius, likęs organizme po pradinio gydymo.
Pasak Joaquíno Martínezo, 12 de Octubre-CNIO ligoninės Hematologinių navikų tyrimų skyriaus vadovo, pagrindinio tyrėjo ir tyrimo autoriaus, šiuo metu yra labai novatoriškų nuspėjimo metodų, kurie leidžia priimti sprendimus dėl gydymo 20 % pacientų. „Šis darbas su dirbtiniu intelektu leidžia mums daug tiksliau prognozuoti paciento mielomos raidą, o tai leis mums daug patikimiau priimti klinikinius sprendimus, tokius kaip palaikomojo gydymo nutraukimas remiantis patikimesniais rezultatais ir naudos daugiau pacientų. Kalbame apie 30 % pacientų, kurių prognozė bus gera, atkryčių nebus ir kurie gali būti apsaugoti nuo šalutinio poveikio, susijusio su šiuo gydymu, įskaitant virškinimo trakto plyšimus ir naujų navikų riziką.
