Liječenje od raka možda je doživjelo velik skok u kompjutersko doba. Znanstvenici Sveučilišta Stanford izvješćuju o značajnom uspjehu u uvježbavanju kompjutera da analiziraju mikroskopske preparate biopsija tkiva dojke daleko oštrijim okom od bilo kojeg ljudskog bića.
Već više od stotinu godina, patolozi gledaju u mikroskopske preparate, tragajući za znakovima u uzorcima biopsija tumora koji bi im omogućili klasifikaciju agresivnosti tog raka. Ta je informacija vodilja pri odluci o načinu liječenja.
Danas, oboružani sofisticiranim softverom, moćni kompjuteri postaju sve vještiji u prepoznavanju obrazaca. Na primjer, u identifikaciji lica.
Znanstvenici Sveučilišta Stanford stoga su smatrali da bi kompjuteri mogli biti sposobni naučiti kako da evaluiraju i biopsije raka. Da bi to postigli, Daphne Koller i njezine kolege počeli su s nizom dijapozitiva mikroskopskih preparata koji se koriste u obuci patologa. Dijapozitivi su bili skenirani u memoriju kompjutera, koji je, potom, mjerio ne samo šačicu znakova koje pregledava i ocjenjuje patolog u svom radu, nego tisuće karakteristika na svakoj slici.
"Uključili smo ga u algoritam strojnog učenja koji je gledao u podatke o preživljavanju i pokušavao otkriti koje su značajke bile dobre u smislu preživljavanja, koje su loše, a koje uopće nisu relevantne," kaže Koller.
Ustvari, dodaje Koller, sistem je na slikama dijapozitiva identificirao ranije neprepoznate karakteristike koje pomažu u prognoziranju buduće agresivnosti raka: "Pokazalo se da su se neke od najznačajnijih karakteristika u tom smislu nalazile u dijelovima tumora koje patolozi trenutno uopće ne gledaju."
Nakon faze obučavanja, C-Path – kako je nazvan sistem, skraćeno od Computational Pathologist – je evaluirao drugi niz patoloških dijapozitiva, koji je potjecao iz druge bolnice i bio medicinski i demografski različit od prve skupine na kojoj se sistem obučavao. Rezultat: kompjuter je bio bolji od ljudskih patologa.
No, Koller naglašava da C-Path nije dizajniran da zamijeni liječnike koji uobičajeno rade s mikroskopom. Ona kaže da bi kompjuterizirani sistem mogao imati najveći učinak u okruženju u kojemu nema dovoljno medicinskih resursa, recimo u zemljama u razvolu gdje nedostaje iskusnih patologa.
"Naša tehnologija može lako biti primijenjena preko interneta, gdje lokalni liječnik uzme uzorak, izradi od njega histološki preparat i skenira ga u kompjuter, te pošalje internetom u naš sustav. Natrag dobije prognozu preživljavanja, te druge pojedinosti o uzorku koje mu mogu pomoći u određivanju načina liječenja," kaže Koller.
Znanstvenici trenutno rade na proširivanju sistema kompjuteriziranog patologa i na druge zloćudne tumore, u drugim organima i tkivima. Kažu da ih još uvijek nekoliko godina dijeli od uporabe tog sistema u liječenju pacijenata.
Izvješće o kompjuteriziranom patologu objavljeno je u časopisu Science Translational Medicine.