Az emlőrák kezelését követően a daganat kiújulásának és áttétek kialakulásának előrejelzése kulcsfontosságú a betegek túlélési esélyeinek javítása érdekében. A Semmelweis Egyetem friss kutatása szerint gépi tanulási modellek segítségével nagy pontossággal megjósolható a helyi kiújulás típusa és az azt követő áttétek kialakulásának valószínűsége.

A mesterséges intelligencia (AI) egyre fontosabb szerepet játszik az emlőrák kiújulásának és áttéteinek előrejelzésében. A gépi tanulási algoritmusok nagy mennyiségű klinikai és patológiai adatot elemeznek, és ezek alapján azonosítják azokat a mintázatokat, amelyek a daganat kiújulásához vagy áttétekhez vezethetnek. Az AI-alapú modellek:

• Pontosságot növelnek: A hagyományos statisztikai módszereknél nagyobb hatékonysággal képesek előre jelezni a betegség lefolyását.
• Egyéni kockázatbecslést adnak: Nemcsak általános trendeket állapítanak meg, hanem egyéni betegadatok alapján személyre szabott előrejelzést is adhatnak.
• Segítenek az orvosoknak: Az AI támogatja a döntéshozatalt azáltal, hogy figyelmeztet a magasabb kockázatú esetekre, így az orvosok célzottabb kezeléseket alkalmazhatnak.
• Folyamatosan tanulnak: Minél több betegadatot dolgoznak fel, annál pontosabb előrejelzéseket képesek nyújtani.

A kutatás során 154 mellrákos beteg klinikopatológiai adatait elemezték, akiknél az első diagnózist követően átlagosan 11 évig követték nyomon a betegség alakulását. A gépi tanulási modellek 77%-os pontossággal jelezték előre az emlő megmaradt állományában bekövetkező kiújulást, míg a műtéti hegben történő kiújulás előrejelzése 69%-os pontosságú volt.

Az áttétek kialakulásának kockázatát leginkább a kiújulás helye, az első diagnózis és a visszatérés között eltelt idő, valamint a kiújulás utáni terápia befolyásolta. Például, ha a daganat az emlő megmaradt állományában tért vissza, kisebb volt az áttétek kockázata, míg a mellkasfalon történő kiújulás esetén nagyobb valószínűséggel alakultak ki áttétek. Emellett, ha a daganat az első diagnózist követő két éven belül újult ki, nagyobb eséllyel vezetett távoli áttétekhez.

Más kutatások is hasonló eredményekre jutottak. Egy tanulmány szerint a gépi tanulási modellek képesek előre jelezni a mellrák helyi kiújulását és távoli áttéteit, ami hozzájárulhat a személyre szabott kezelési stratégiák kialakításához.

Az emlődaganatok áttétképződésének kockázatát nemcsak a daganat mérete, hanem a daganatsejtek szövettani és biológiai jellemzői is befolyásolják. Például egy agresszív molekuláris jellemzőkkel bíró emlőrák esetében már egy néhány milliméteres daganat is képes áttétet adni.

Egy másik kutatás szerint a fiatalabb életkor is növeli a helyi kiújulás kockázatát. A 40 év alatti nőknél 2–4-szer nagyobb a valószínűsége a helyi kiújulásnak, mint az 50 év felettieknél.

A kutatások eredményei fontos lépést jelentenek a személyre szabott terápiás stratégiák kialakításában, mivel lehetővé teszik a kezelések rizikótényezők szerinti finomhangolását, ezáltal javítva a páciensek túlélési esélyeit.

Szabóné Pálhegyi Krisztina