Nya publikationer
Forskare har utvecklat artificiell intelligens för att klassificera hjärntumörer
Senast recenserade: 02.07.2025
Allt iLive-innehåll är mediekontrollerat eller faktiskt kontrollerat för att säkerställa så mycket faktuell noggrannhet som möjligt.
Vi har strikta sourcing riktlinjer och endast länk till välrenommerade media webbplatser, akademiska forskningsinstitut och, när det är möjligt, medicinsk peer granskad studier. Observera att siffrorna inom parentes ([1], [2] etc.) är klickbara länkar till dessa studier.
Om du anser att något av vårt innehåll är felaktigt, omodernt eller på annat sätt tveksamt, välj det och tryck på Ctrl + Enter.
Ett nytt verktyg för artificiell intelligens för att klassificera hjärntumörer snabbare och mer exakt har utvecklats av forskare från Australian National University (ANU).
Enligt Dr. Dan-Thai Hoang är noggrannhet i diagnostisering och klassificering av tumörer avgörande för effektiv behandling av patienter.
"Den nuvarande guldstandarden för att identifiera olika typer av hjärntumörer är DNA-metyleringsbaserad profilering", sa Dr. Hoang.
DNA-metylering fungerar som en strömbrytare för att kontrollera genaktivitet och avgöra vilka gener som är påslagna eller avstängda.
"Men den tid som krävs för att genomföra den här typen av tester kan vara en betydande nackdel, och det kan ofta ta flera veckor eller mer när patienter kan behöva fatta snabba beslut om behandling."
Översikt över datamängder och beräkningsarbetsflöde. Källa: Nature Medicine (2024). DOI: 10.1038/s41591-024-02995-8
"Dessutom är sådana tester inte tillgängliga på nästan alla sjukhus i världen."
För att ta itu med dessa problem har forskare från ANU, i samarbete med experter från National Cancer Institute i USA, utvecklat DEPLOY – ett sätt att förutsäga DNA-metylering och sedan klassificera hjärntumörer i 10 huvudtyper.
DEPLOY använder mikroskopiska bilder av en patients vävnad, så kallade histopatologiska bilder.
Modellen tränades och testades på stora datamängder med cirka 4 000 patienter från USA och Europa, och publicerades i tidskriften Nature Medicine.
”Otroligt nog uppnådde DEPLOY en exempellös noggrannhet på 95 %”, sa Dr. Hoang.
”Dessutom kunde DEPLOY, när man analyserade en delmängd av 309 särskilt svårklassificerade prover, ge en diagnos som var mer kliniskt meningsfull än den som ursprungligen ställdes av patologer.”
"Detta belyser DEPLOYs potentiella roll i framtiden som ett ytterligare verktyg för att komplettera patologens initiala diagnos eller till och med uppmana till en omvärdering vid avvikelser."
Forskarna tror att DEPLOY så småningom skulle kunna användas för att klassificera andra typer av cancer.
Resultaten av studien publicerades i tidskriften Nature Medicine.