Yapay zeka modeli beyin tümörü kalıntılarını 10 saniyede tespit ediyor ve gerçek zamanlı rehberlik sağlıyor

Science Daily dergisinde yayınlanan bir rapora göre araştırmacılar, ameliyattan sonra kanserli beyin tümörünün hangi kısmının kaldığını 10 saniye içinde belirlemek için yapay zeka kullanan bir araç geliştirdiler.

FastGlioma adı verilen bu ileri teknoloji, Nature dergisinde “Glioma infiltrasyonunun hızlı, etiketsiz tespiti için temel modeller” başlıklı bir makalede sunuldu ve geleneksel yöntemlerden önemli bir farkla daha iyi performans gösterdiğini iddia ediyor.

FastGlioma, ameliyat olmuş bir hastada kalan tümörü tespit etme ve saymada yüzde 92’lik olağanüstü bir başarı oranına sahiptir. Yeni teknik, geleneksel yöntemlerle %25’lik bir başarısızlık oranına kıyasla, vakaların yalnızca %3,8’inde yüksek riskli rezidüel tümörü tespit etmekte başarısız oldu.

Michigan Üniversitesi ve San Francisco Kaliforniya Üniversitesi’nden uzmanlardan oluşan ekibe göre böyle bir araç, beyin kanseri hastalarının tedavisinde son teknoloji bir yenilik olabilir.

Nasıl çalışır?

Beyin tümörlerini çıkarmanın dünya çapındaki beyin cerrahları için zor olduğu kanıtlanmıştır. Beyin çok hassas bir organdır ve tümörlerin cerrahi olarak çıkarılması sıklıkla geride kanserli bir kitle bırakır. Bu da hastalarda kanserin nüksetmesine neden olabiliyor ve çoğu zaman da yaşam kaybıyla sonuçlanabiliyor.

Beyin cerrahisinde kalan tümör dokusunu tespit etmeye yönelik geleneksel yöntemler, ameliyat sırasında MRI’nın yanı sıra floresan ajanların kullanımını da kullanır; bu yöntem, yalnızca bazı tümör türlerinde işe yaradığından, özgüllük sınırlamalarının yanı sıra kaynakları da olan bir yöntemdir.

FastGlioma, bu kritik soruna daha hızlı ve daha doğru bir çözüm sunarak bu boşluğu dolduruyor. Temel modeller olarak adlandırılan, GPT-4 ve DALL·E 3’ü temel alan bir yapay zeka aracına benzeyen, görüntü sınıflandırmadan metin oluşturmaya kadar birçok uygulama türü için özelleştirilebilen büyük veri kümeleri üzerinde eğitilmiş bir yapay zeka sistemidir.

Model, 11.000’den fazla cerrahi örnek ve 4 milyondan fazla benzersiz FastGlioma mikroskobik görüş alanı üzerinde önceden eğitilmiştir. Görüntüleme, Michigan Üniversitesi’nde geliştirilen yüksek çözünürlüklü bir optik görüntüleme tekniği olan uyarılmış doku Raman aracılığıyla yapılır.

“Bu teknoloji, tümörleri tespit etmek için mevcut standart bakım yöntemlerinden daha hızlı ve daha doğru bir şekilde çalışıyor ve çocuklarda ve yetişkinlerde beyin tümörlerinin teşhisine genelleştirilebilir. Beyin tümörü ameliyatına rehberlik edecek temel bir model olarak hizmet edebilir.” Michigan Üniversitesi’nde beyin cerrahı ve araştırma makalesinin ortak yazarı olan Dr. Todd Hollon şöyle konuştu:

FastGlioma’nın iki modu vardır; Birinde yaklaşık 100 saniye süren tam çözünürlüklü görüntüler bulunurken, hızlı modda yalnızca 10 saniyelik çıktıyla daha düşük çözünürlüklü görüntüler bulunur.
Hollon, “Bu, tümör infiltrasyonunu saniyeler içinde çok yüksek bir doğrulukla tespit edebildiğimiz anlamına geliyor; bu da cerrahlara operasyon sırasında daha fazla rezeksiyon gerekip gerekmediğini söyleyebiliyor.” diye ekledi.

Bu teknolojinin etkileri beyin tümörlerinin ötesine uzanıyor. Araştırmacılar, FastGlioma’nın, medulloblastoma ve ependimoma gibi pediatrik durumlar ve menenjiyomlar gibi glioma dışı tümörler dahil olmak üzere diğer beyin tümörü türlerine uyarlanabileceğini öne sürüyor.