Model AI detekuje více než 170 typů rakoviny

Model AI Crossnn porovnává epigenetická data neznámých nádorů s otisky prstů více než 8 000 referenčních nádorů. Cross označuje nádor, který má být prozkoumán. Vizualizace ukazuje velké množství dat, na nichž je model založen. Každá tečka představuje profil referenčního nádoru obsahujícího několik set tisíc informací; Každá barva představuje specifický typ nádoru. Charité | Philipp Euskirchen. Kredit: Charité | Philipp Euskirchen
MRI ukazuje mozkový nádor na nepříznivém místě a biopsie mozku bude znamenat vysoká rizika pro pacienta, který konzultoval lékaře kvůli dvojímu vidění. Situace, jako je tento případ, přiměly vědce v Charité – Universitätmesizin Berlin, aby hledali nové diagnostické postupy. Výsledkem je model AI.
Model využívá specifické charakteristiky v genetickém materiálu nádorů – jejich epigenetický otisk prstu, získaný například z mozkomíšní mokmimo jiné. Jako tým show v časopise Rakovina přírodyNový model klasifikuje nádory rychle a velmi spolehlivě.
Dnes je známo mnohem více typů nádorů než orgány, z nichž vycházejí. Každý nádor má své vlastní vlastnosti: určité tkáňové rysy, rychlost růstu a metabolické zvláštnosti. Nicméně typy nádorů s podobnými molekulárními charakteristikami mohou být seskupeny dohromady. Léčba individuálního onemocnění rozhodně závisí na typu nádoru.
Nové, cílené terapie se zabývají určitými strukturami nádorových buněk nebo blokují jejich signální dráhy, aby zastavily růst patologické tkáně. Chemoterapie mohou být vybrány podle typu nádoru a jejich dávkování odpovídajícím způsobem. Zejména v případě vzácných typů nádorů může být možné v rámci studií pokračovat v inovativních terapiích.
„Na pozadí stále personalizovanějšího a rychle se rozvíjejícího léku na rakovinu je přesná diagnóza v certifikovaném nádorovém centru cestou vpřed pro úspěšnou léčbu,“ uvedl prof. Martin E. Kreis, hlavní lékař společnosti Charité.
Zatímco komplexní molekulární, buněčná a funkční analýza nádoru založeného Vzorky tkáně Poskytuje nezbytné informace, lékaři jsou také konfrontováni s případy, ve kterých není možné nebo velmi riskantní extrahovat vzorky tkáně z nádoru. A co víc, ani samotné histologické vyšetření není schopné poskytnout tak přesnou diagnózu jako nový model AI.
Pohled do genomu místo do tkáně
Byla vytvořena metoda pro charakterizaci Nádory mozku To není založeno na konvenční mikroskopické diagnostice, ale namísto toho na úpravách genetického materiálu nádoru, epigenetických charakteristikách. Jsou součástí paměti každé buňky a určují, které části genetických informací jsou čteny a kdy.
„Stovky tisíc epigenetických modifikací fungují jako zapnuté a vypnuté přepínače pro jednotlivé genové řezy. Jejich vzory tvoří jedinečný, nezaměnitelný otisky prstů,“ vysvětluje Dr. Philipp Euskirchen, vědec v berlínském místě německého konsorcia Cancer Consortium a v Institutu neuropatologie v Charité, který vedl nedávno publikované studium.
„V nádorových buňkách se epigenetické informace mění charakteristickým způsobem. Na základě jejich profilů můžeme rozlišovat mezi nádory a klasifikovat je.“
V případě nádorů mozku je i vzorek mozkomíšního moku v některých případech dostatečný a lze jej získat relativně snadno – rozlišení s chirurgií úplně.

Crossnn Model Architecture, Training and CV. Kredit: Rakovina přírody (2025). Dva: 10.1038/S43018-025-00976-5
Za účelem porovnání neznámého otisku prstu s tisíci známých otisků prstů různých rakovin a přiřazení ke specifickému typu nádoru, jsou vyžadovány metody strojového učení, tj. Umělá inteligence, vzhledem k tomu, že data jsou velmi rozsáhlá a složitá. V minulosti byly použity různé metody sekvenování DNA. Kromě toho jsou epigenetické analýzy obvykle omezeny na definované vzory a genové segmenty, které jsou typické pro jednotlivé typy nádorů.
„V důsledku toho bylo naším cílem vyvinout model, který přesně klasifikuje nádory, i když jsou založeny pouze na částech celého epigenomu nádoru nebo profily byly shromážděny pomocí různých technik a měnící se stupně přesnosti,“ Bioinformatik Dr. Sören Lukassen, pracovní skupiny OMICS v Berlínském institutu (BiH).
Spolehlivé a sledovatelné
Nově vyvinutý model AI jde podle názvu Crossnn, jehož architektura je založena na jednoduché neuronové síti. Model byl vyškolen s velkým počtem referenčních nádorů a následně testován na více než 5 000 nádorech.
„Náš model umožňuje velmi přesnou diagnózu nádorů mozku v 99,1% všech případů a je přesnější než řešení AI při dosud,“ říká Euskirchen.
„Kromě toho jsme byli schopni trénovat model AI stejným způsobem, který může rozlišovat mezi více než 170 typy nádoru Ze všech orgánů, přičemž dosažení přesnosti 97,8%. To znamená, že může být použita pro rakovinu všech orgánů, kromě relativně vzácných mozkových nádorů. “
Rozhodující faktor pro budoucí schválení v Klinická aplikace je to, že modely jsou plně vysvětlitelné, tj. Musí být možné pochopit, jak jsou rozhodnutí přicházejí.
Molekulární otisk prstu, který model AI dostává pro stanovení, může pocházet ze vzorku tkáně nebo z tělesných tekutin. V případě specifických mozkových nádorů již ministerstvo neuropatologie v Charité již nabízí neinvazivní diagnostiku založenou na mozkomíšní mokční tekutině, známé jako kapalná biopsie. To umožňuje, aby byla diagnóza provedena bez stresujícího provozu, také v obtížných situacích. Jedním z příjemců byl pacient, který nás konzultoval s dvojitým viděním.
„Zkoumali jsme mozkomíšskou tekutinu pomocí sekvenování nanopore, nové, velmi rychlé a účinné formy genetické analýzy. Klasifikace našimi modely odhalila, že to byl lymfom centrálního nervového systému, což nám umožnilo okamžitě zahájit vhodnou chemoterapii,“ vysvětluje Euskirchen.
Crossnn v klinických studiích
Přesnost metodologie dokonce překvapila vědci. „Ačkoliv architektura našeho modelu AI je mnohem jednodušší než předchozí přístupy, a proto zůstává vysvětlitelné, přináší přesnější předpovědi, a proto větší diagnostickou jistotu,“ říká Lukassen.
Spolu s německým konsorciem rakoviny (DKTK) proto výzkumný tým plánuje klinické studie s Crossnn na všech osmi místech DKTK v Německu. Kromě toho má být také testováno intraoperační použití. Cílem je přenést přesné a poměrně levné stanovení nádoru na základě vzorků DNA do rutinní péče.
Více informací:
Dongsheng Yuan a kol., Crossnn je vysvětlitelný rámec pro klasifikaci nádorů založených na methylaci založené na methylaci založené na DNA, methylaci založené na DNA, methylační methylaci, na bázi methylace založené na DNA, Rakovina přírody (2025). Dva: 10.1038/S43018-025-00976-5
Poskytnuto
Charité – University Medicine Berlin
Citace: Diagnostika nádoru: model AI detekuje více než 170 typů rakoviny (2025, 6. června) Citováno 7. června 2025 z https://medicalxpress.com/news/2025-06-Tumor-diagnostics-acancer.htm
Tento dokument podléhá autorským právům. Kromě jakéhokoli spravedlivého jednání za účelem soukromého studia nebo výzkumu nemůže být žádná část bez písemného povolení reprodukována. Obsah je poskytován pouze pro informační účely.