Secvențierea genetică. Țintele moleculare permit crearea de terapii țintite, adică de medicamente care acționează în mod specific împotriva țintelor moleculare din celulele canceroase.
Inteligența Artificială (IA) are o importanță deosebită pentru medicina personalizată în domeniul cercetării și al îngrijirii cancerului, inclusiv colectarea și analiza de "big data" în vederea facilitării "medicinii de precizie", care constă în dezvoltarea unor tratamente mai personalizate și mai precise, bazate pe structura genetică a unei persoane.
Un mediu integrat pentru IA în tratamentul cancerului a fost descris de dr. Artur Kowalik, Divizia de Biologie Medicală, Institutul de Biologie, Universitatea Jan Kochanowski, Kielce, Polonia. „Acesta va consta dintr-un dosar electronic de sănătate (EHR), de exemplu, prin intermediul unei rețele naționale de oncologie, care va colecta și stoca Big Data prin intermediul IA, producând cunoștințe noi care să permită: un tratament eficient al cancerului (prin depistare precoce și noi medicamente); un cost mai mic al forței de muncă, al diagnosticării și al tratamentului; strategii preventive. Pentru a realiza acest lucru, UE ar trebui să stimuleze educația în domeniul învățării automate, prin finanțarea unor proiecte mari de inteligență artificială, în special în regiunile mai puțin dezvoltate ale UE”.
În plus, dr. Kowalik subliniază potențialul secvențierii de generație următoare (NGS) în domeniul oncologiei de precizie, subliniind că Proiectul Genomului Uman a durat 13 ani (1990-2003), cu un cost de 3,2 miliarde USD. În prezent, este posibil să se identifice un genom uman în câteva zile, la un cost de 1.000 USD. El a prezentat exemple de rezultate obținute cu ajutorul tehnologiei NGS pentru cancerul colorectal și pulmonar și a subliniat că, în cazul cancerului pulmonar fără celule mici (NSCLC), 30% dintre pacienți ar putea fi tratați cu o terapie țintită. Astfel, o combinație de NGS și IA poate duce la o mai bună îngrijire a cancerului.
„Datorită medicinii personalizate, diagnosticul devine obiectiv prin analiza automată a imaginilor histologice, combinată cu date transcriptomice, genetice și epigenetice, toate acestea fiind asistate de inteligență artificială (algoritmi de autoînvățare); cu toate acestea, decizia finală aparține în continuare medicului. Rezultatul este o terapie adaptată pacientului, cu efecte secundare reduse, mai puțină toxicitate, o speranță de viață mai mare și o calitate a vieții îmbunătățită”, a mai declarat dr. Artur Kowalik în cadrul audierii publice ”Unlocking the potential of artificial intelligence in cancer research and care”, organizată de Comisia specială de luptă împotriva cancerului (BECA) din Parlamentul European, în parteneriat cu Comisia specială pentru inteligența artificială în era digitală (AIDA).
Surse:
https://www.europarl.europa.eu/cmsdata/235335/Summary%20BECA%20hearing%2020210527_final.pdf
