Różowy październik: 12 postępów technologicznych w walce z rakiem

Notka redaktora: Ten program jest hołdem dla wszystkich, którzy kiedykolwiek mieli do czynienia z rakiem w życiu - niezależnie od tego, czy są ich bliskimi przyjaciółmi. Wiemy, jak wygląda ta bitwa i mamy nadzieję, że postęp technologiczny i naukowy w nadchodzących latach sprawi, że będzie ona coraz rzadsza!

Kolory podkreślające szlachetne przyczyny przez cały miesiąc. Tak było z 30-dniowym zapobieganiem samobójstwom w Żółtym Wrześniu, a teraz mamy Październikową Różę, która przypomina nam o znaczeniu konsultacji, zawsze dbając o zdrowie i, oczywiście, unikając nawyków, które mogą prowadzić do różne przypadki raka.

A co się dzieje w technologii, aby pewnego dnia mieliśmy mniej przypadków, lepszych metod leczenia i broni do walki z nowotworami złośliwymi? Poniżej wymieniono 12 badań i narzędzi, które mogą zmniejszyć liczbę zgonów z powodu tego problemu w przyszłości.

1. Microsoft Project Hanover

Od 2016 roku Microsoft prowadzi Hanover Project, którego celem jest wykorzystanie uczenia maszynowego i przetwarzania języka naturalnego, aby pomóc lekarzom w analizie ogromnej liczby nowych badań medycznych publikowanych każdego roku. W ten sposób mogą lepiej określić najbardziej skuteczne i zindywidualizowane leczenie dla każdego pacjenta - w tym za pomocą danych w chmurze Azure.

Gigant z Redmond współpracuje również z Knight Cancer Institute na Oregon University of Health and Science, aby opracować metodę uczenia maszynowego, która pozwala dostosować leczenie ostrej białaczki szpikowej, złożonego i często śmiertelnego typu raka.

2. NASA

Algorytm uczenia maszynowego NASA identyfikuje podobieństwa galaktyk i jest również wykorzystywany do analizy próbek tkanek pod kątem oznak raka. NASA's Jet Propulsion Laboratory i National Cancer Institute odnowiły partnerstwo badawcze do 2021 r. W celu zebrania badań nad tymi połączonymi w sieci biomarkerami - podobnymi do ich planetarnego systemu danych, w którym każdy może dzielić się informacjami.

W ten sposób lekarze mogą porównać, na przykład, tomografię komputerową do podobnego pliku obrazu, aby wyszukać wczesne oznaki raka na podstawie danych demograficznych pacjenta. Może to przełożyć się na nowe techniki wczesnego diagnozowania raka lub ryzyka raka.

Projekt obejmuje dziesiątki instytucji, w tym Dartmouth College Geisel School of Medicine, Harvard Medical School Massachusetts General Hospital i Stanford NIST Genome Scale Measurement Group.

3. Google DeepMind

W sierpniu należąca do Google firma DeepMind Health nawiązała współpracę ze szpitalem University of London Hospital (UCLH) w celu ulepszenia testów radioterapii wykorzystywanych do wykrywania raka głowy i szyi. Te skany CT i MRI są skomplikowane i zwykle zajmują około 4 godzin, aby stworzyć szczegółową mapę obszarów ciała, które wymagają leczenia radioterapią, oraz obszarów zdrowej tkanki, których należy unikać.

DeepMind może korzystać z uczenia maszynowego, aby pomóc lekarzom w tym procesie dzięki algorytmowi, który automatycznie identyfikuje zdrowe i rakowe komórki. Może także skrócić czas wymagany do dokładnego czytania o zaledwie 1 godzinę, pozostawiając specjalistom więcej czasu na opiekę, edukację i badania.

Ponadto naukowcy z Imperial College London współpracują z DeepMind Health w celu poprawy dokładności badań przesiewowych w kierunku raka piersi. Badając 7500 anonimowych mammogramów, mają nadzieję stworzyć oprogramowanie, które zmniejszy liczbę fałszywych trafień.

4. IBM Watson

IBM Watson wykorzystuje również uczenie maszynowe z systemem Watson Oncology, aby pomóc lekarzom w badaniu i opracowywaniu planów leczenia. Klinicyści i analitycy z Memorial Sloan Kettering Cancer Center w Nowym Jorku współpracują z firmą od 2014 roku, szkoląc sztuczną inteligencję w celu „interpretacji informacji klinicznych od pacjentów z rakiem i zidentyfikowania zindywidualizowanych i opartych na dowodach opcji leczenia” według szpital

Obejmuje to interpretację notatek medycznych, wyników laboratoryjnych i najnowszych badań klinicznych. W ten sposób onkolodzy w dowolnym miejscu mogą uzyskać dostęp do Watson i podejmować szybsze, bardziej szczegółowe decyzje dotyczące leczenia. Dostęp do oprogramowania można uzyskać za pomocą tabletu i jest on już używany w Indiach i Tajlandii.

5. CRISPR i mutacje nowotworowe

W badaniu opublikowanym w czasopiśmie National Cancer Institute badacze wykorzystali technologię CRISPR do diagnozowania i inaktywacji mutacji nowotworowych. CRISPR (regularnie grupowane krótkie powtórzenia palindromowe) odnosi się do bardzo precyzyjnego, naturalnego narzędzia do edycji genomu wykonanego z DNA.

Obecnie istnieje ponad 500 000 mutacji nowotworowych. Naukowcy z Drezdeńskiego Narodowego Centrum Chorób Nowotworowych, niemieckiego konsorcjum translacyjnych badań nad rakiem i uniwersytetu medycznego w Dreźnie odkryli, że ponad 80% tych mutacji można zwalczać i eliminować za pomocą systemu CRISPR bez uszkadzania komórek. zdrowe Podejście to może również poprawić diagnozę poprzez konkretną identyfikację transformacji prowadzących do wzrostu guza, a następnie opracowanie zindywidualizowanego leczenia.

6. Sztuczna inteligencja wyników mammografii

Oprócz cytowanej inicjatywy Imperial College London z DeepMind Health, badacze z Houston Methodist Cancer Center opracowali sztuczną inteligencję, która interpretuje wyniki mammografii 30 razy szybciej niż człowiek, z 99% dokładnością. W badaniu opublikowanym w 2016 r. W czasopiśmie Cancer naukowcy wykazali, w jaki sposób oprogramowanie szybko i intuicyjnie przekłada zapisy pacjentów na informacje diagnostyczne.

Według American Cancer Society z około 12, 1 miliona mammogramów wykonywanych każdego roku w USA 50% daje wyniki fałszywie dodatnie. W sumie 20% z 1, 6 miliona biopsji piersi wykonywanych każdego roku nie jest wymagane. Ta technologia może skrócić czas interpretacji wyników przez lekarzy i pomóc im dokładniej ocenić ryzyko i potrzebę dalszych badań.

7. Nanorobotyk

Naukowcy z Polytechnique Montréal, University of Montreal i McGill University stworzyli nanorobotyczne środki, które mogą podróżować przez krew pacjenta, aby zaatakować komórki rakowe w guzach za pomocą leków. Badanie opublikowane w Nature Nanotechnology zostało przeprowadzone na myszach, które z powodzeniem otrzymały środki nanorobotyczne w guzach jelita grubego.

„Chemioterapia, która jest tak toksyczna dla całego ludzkiego ciała, może wykorzystać te naturalne nanoroboty do przenoszenia leków bezpośrednio na obszar docelowy, eliminując szkodliwe skutki uboczne i zwiększając ich skuteczność terapeutyczną” - powiedział Sylvain Martel, dyrektor Polytechnique, Montréal Nanorobotics Laboratory, w komunikacie prasowym.

Warto zauważyć, że niektóre niedawne inicjatywy dotyczące nanorobotów i superkomputerów zmniejszyły wpływ badań na życie zwierząt - unikając w ten sposób agresji wobec przyrody poprzez wykorzystanie badanych osób. Jednym z projektów, który pomaga w tym, jest oprogramowanie zaprojektowane przez naukowców z Jokohamy, które może wykryć raka jelita grubego z dokładnością do 86%.

8. Obrazowanie rezonansu magnetycznego

ViewRay Inc. otrzymał niedawno zgodę od Chin i Japonii na sprzedaż swojej radioterapii opartej na MRI w systemie o nazwie MRIdian. Wykorzystuje promieniowanie kobaltowe i automatyzację oprogramowania w celu zapewnienia wysokiej jakości danych z obróbki wstępnej.

Pozwala to lekarzom obserwować tkanki i dostosowywać dawki promieniowania w czasie rzeczywistym podczas wykonywania leczenia. W ten sposób specjalista może dopasować guz do wiązek leczniczych i uniknąć innych wrażliwych narządów wewnętrznych. Maszyna nie naraża pacjenta na dodatkowe promieniowanie jonizujące, które jest powszechne w innych systemach, a procedura jest jedyną na rynku, która może jednocześnie oglądać i leczyć pacjentów.

9. Inżynieria komórkowa

Naukowcy z College London University Cancer Institute wykorzystują technologię do projekcji komórek odpornościowych w celu poprawy ich zdolności do zabijania raka. W badaniu opublikowanym w czasopiśmie Cancer Research naukowcy wykorzystali technologię „edycji” genu do zmiany DNA w mysich komórkach odpornościowych, czyniąc je odpornymi na zdolność jednostki nowotworowej do ich wyłączenia.

Pacjenci często używają leków zwanych inhibitorami punktów kontrolnych, aby zablokować działanie komórek rakowych w zamykaniu układu odpornościowego. Jednak leki te wpływają na wszystkie komórki wewnętrznej obrony pacjenta i często powodują niepożądane skutki uboczne. Jeśli badania te zakończą się sukcesem u ludzi, może to być kolejny sposób na wzmocnienie układu odpornościowego w celu zwalczania chorób.

10. CIVO

W 2015 r. Naukowcy z Fred Hutchinson Cancer Research Center i Presage Biosciences w Seattle stworzyli urządzenie, które może wstrzykiwać wiele leków do guzów, aby przetestować działanie każdego leku i ustalić, który z nich najlepiej działa w leczeniu. Maszyna o nazwie CIVO zawiera do ośmiu igieł wypełnionych lekarstwami, które są wciskane w guz zlokalizowany w pobliżu skóry pacjenta. Po usunięciu pozostawiają ślad każdego leku.

Kilka dni później lekarze usuwają kawałek guza i badają komórki, aby zobaczyć każdy lek, który zabił komórki nowotworowe, a także te, które spowolniły ich wzrost i te, które nie miały wpływu. CIVO testowano na myszach, psach i niektórych pacjentach z ludzkim chłoniakiem i jak dotąd nie zgłoszono żadnych działań niepożądanych.

11. AI dla dermatologów i raka prostaty

System AI opracowany przez zespół z Niemiec, Francji i Stanów Zjednoczonych może diagnozować raka skóry dokładniej niż dermatolodzy. W badaniu oprogramowanie było w stanie dokładnie wykryć raka na 95% obrazów plamki nowotworowej i łagodnych obrazów plamistych, podczas gdy zespół 58 dermatologów osiągał słabe wyniki w 87% przypadków.

Chińscy naukowcy opracowali algorytm, który może diagnozować raka prostaty tak dokładnie, jak patolog. Hongqian Guo, lider badań na Uniwersytecie Nanjing, powiedział: „Pomoże to patologom w lepszym i szybszym diagnozowaniu oraz wyeliminowaniu codziennych różnic w ocenie, które mogą przeniknąć oceny ludzi”.

12. Guzy głowy i szyi

Naukowcy z University of Texas w Houston opracowali oprogramowanie do precyzyjnego omijania kształtu guzów raka głowy i szyi. W badaniach wykazano, że wyszkoleni lekarze dokonują bardzo różnych ocen objętości guza.

Aplikacja pozwala onkologom dokładniej celować w promieniowanie lecznicze - szczególnie w krytycznych przypadkach tych nowotworów - i unikać innych wrażliwych tkanek zlokalizowanych w pobliżu celów.

***

Czy znasz biuletyn Mega Curioso? Co tydzień produkujemy ekskluzywne treści dla miłośników największych osobliwości i dziwactw tego wielkiego świata! Zarejestruj swój adres e-mail i nie przegap tego sposobu na pozostanie w kontakcie!

Październikowa róża: 12 postępów technologicznych w walce z rakiem za pośrednictwem TecMundo