В сотрудничестве с Rigshospitalet исследователи из DTU Health Technology разработали модель машинного обучения, которая может прогнозировать нефротоксичность, связанную с химиотерапией, особенно значительный побочный эффект у пациентов, принимающих цисплатин.
Рак яичек – самый распространенный вид рака у молодых мужчин. Количество новых случаев растет во всем мире. Относительно высокая выживаемость: 95% выживают через 10 лет, если вовремя выявить и лечить. Однако стандартная химиотерапия включает цисплатин, который имеет широкий спектр долгосрочных побочных эффектов, одним из которых может быть нефротоксичность.
"У пациентов с раком яичек химиотерапия на основе цисплатина необходима для обеспечения высокого уровня излечения. К сожалению, лечение может вызвать побочные эффекты, в том числе почечную недостаточность. Однако мы не можем точно определить, у кого появляются побочные эффекты, а у кого нет," говорит Якоб Лауритсен из Rigshospitalet.
Данные пациента – ключ к знаниям
Поэтому исследователи задались вопросом: насколько далеко мы можем зайти в прогнозировании риска нефротоксичности у этих пациентов с помощью машинного обучения?? Во-первых, потребовались данные пациента.
"Используя когорту пациентов с раком яичка из Дании – в сотрудничестве с Rigshospitalet мы разработали прогностическую модель машинного обучения для решения этой проблемы," говорит Сара Гарсия, исследователь из DTU Health Technology, которая вместе с Якобом Лауритсеном являются первыми авторами статьи, недавно опубликованной в JNCI Cancer Spectrum.
Высокое качество датских историй болезни позволило идентифицировать основных пациентов, а технологическое партнерство между DMAC и YouDoBio облегчило сбор ДНК у пациентов на дому с использованием комплектов слюны, доставленных по почте. В рамках проекта, первоначально финансируемого Датским онкологическим обществом, было разработано несколько стратегий анализа геномики и данных пациентов, что подтвердило перспективу использования искусственного интеллекта для интеграции различных потоков данных.
Лучшие прогнозы для пациентов с низким риском
Была рассчитана оценка риска развития нефротоксичности во время химиотерапии для человека, и были предложены ключевые гены, которые, вероятно, играют роль. Пациенты были разделены на группы высокого, низкого и среднего риска. Для группы высокого риска модель смогла правильно спрогнозировать 67% пораженных пациентов, в то время как для группы низкого риска модель правильно предсказала 92% пациентов, у которых не разовьется нефротоксичность.
"Понимание того, как и где технологии искусственного интеллекта могут применяться в клинической практике, становится все более важным и в будущем ответственного искусственного интеллекта. Несмотря на сложность данных о пациентах, высокое качество датских реестров и клинических исследований делают его отличной средой для изучения новых методологий обработки данных" говорит Рамник Гупта. "Возможность предсказать поздние побочные эффекты в конечном итоге даст нам возможность принять профилактические меры и улучшить качество жизни," добавляет Гедске Даугард, который является старшим автором вместе с Рамнеком Гуптой.