Sebuah pasukan yang diketuai oleh Universiti York telah membangunkan kaedah AI yang membaca imbasan MRI lanjutan untuk mengetahui sama ada lesi otak merupakan kanser aktif atau kerosakan radiasi. Pendekatan ini dapat membantu doktor memilih rawatan yang lebih selamat dan berkesan untuk pesakit yang mengalami metastasis otak.
Apabila pesakit kanser otak kembali untuk imbasan selepas rawatan radiasi, doktor sering menghadapi persoalan kritikal: Adakah bintik pada MRI itu tumor yang semakin membesar atau kerosakan seperti parut yang tidak berbahaya daripada radiasi itu sendiri?
Satu kajian baharu oleh seorang profesor di Lassonde School of Engineering di York University menunjukkan bahawa kecerdasan buatan akhirnya boleh membantu menjawab soalan itu dengan keyakinan yang jauh lebih tinggi.
Para penyelidik, yang bekerjasama dengan doktor dan saintis pengimejan di Pusat Sains Kesihatan Sunnybrook, telah membangunkan teknik berasaskan AI yang boleh membezakan antara tumor otak progresif dan nekrosis radiasi pada imbasan MRI lanjutan dengan lebih tepat berbanding kaedah semasa.
Pasukan itu melaporkan bahawa modelnya membezakan dengan betul antara kedua-dua keadaan dalam lebih daripada 85% kes, menggunakan bentuk MRI khusus yang dipanggil pemindahan tepu pertukaran kimia atau CEST. Sebagai perbandingan, imbasan MRI standard biasanya hanya betul kira-kira 60% daripada masa, dan teknik MRI yang lebih canggih sahaja mencapai ketepatan kira-kira 70%.
Kerja ini menandakan langkah penting ke arah penjagaan yang lebih tepat dan diperibadikan untuk pesakit dengan metastasis otak, iaitu kanser yang telah merebak ke otak dari tempat lain di dalam badan.
"Kajian ini menunjukkan, buat pertama kalinya, bahawa kaedah AI berpandukan perhatian baharu yang digandingkan dengan MRI lanjutan boleh membezakan, dengan ketepatan yang tinggi, antara perkembangan tumor dan nekrosis radiasi pada pesakit dengan metastasis otak yang dirawat dengan radiosurgeri stereotaktik," kata penulis kanan Ali Sadeghi-Naini, Pengerusi Penyelidikan York dan profesor madya kejuruteraan bioperubatan dan sains komputer, dalam satu siaran berita.
Metastasis otak menjadi lebih biasa apabila rawatan kanser bertambah baik dan orang ramai hidup lebih lama dengan penyakit mereka. Salah satu alat utama untuk mengawal tumor ini ialah pembedahan radiostereotactic, atau SRS, yang menyampaikan radiasi dos tinggi yang sangat tertumpu kepada tompok kanser di otak sambil menjimatkan sebanyak mungkin tisu sihat.
SRS boleh menjadi sangat berkesan, tetapi ia datang dengan kompromi. Bagi sesetengah pesakit, tumor terus membesar walaupun telah dirawat. Bagi pesakit lain, tumor terkawal, tetapi tisu otak yang sihat di sekelilingnya rosak akibat radiasi, suatu keadaan yang dikenali sebagai nekrosis radiasi. Kerosakan itu boleh menyebabkan bengkak dan gejala neurologi, dan pada MRI standard, ia boleh kelihatan hampir sama dengan tumor yang sedang membesar.
Ketidakpastian diagnostik itu mewujudkan dilema yang serius bagi doktor dan pesakit.
"Pembezaan tepat pada masanya antara perkembangan tumor dan nekrosis radiasi selepas radioterapi dalam tumor otak merupakan cabaran penting di pusat kanser, kerana kedua-dua keadaan ini memerlukan pendekatan rawatan yang agak berbeza," tambah Sadeghi-Naini.
Jika lesi tersebut merupakan kanser yang aktif, pesakit mungkin memerlukan rawatan yang lebih agresif, seperti radiasi tambahan, kemoterapi atau pembedahan. Walau bagaimanapun, jika ia merupakan nekrosis radiasi, radiasi yang lebih banyak boleh memburukkan lagi keadaan. Pesakit tersebut selalunya diuruskan dengan lebih baik dengan pemantauan rapi dan ubat-ubatan yang mengurangkan keradangan.
"Membezakan perkembangan tumor dan nekrosis radiasi adalah sangat penting — seseorang memerlukan lebih banyak terapi anti-kanser dan mungkin perlu dirawat secara agresif dengan lebih banyak radiasi, kadangkala pembedahan. Seorang lagi mungkin memerlukan pemerhatian, ubat anti-radang, jadi mendapatkan rawatan yang betul adalah penting untuk pesakit," tambah Sadeghi-Naini.
Untuk menangani masalah ini, pasukan York dan Sunnybrook beralih kepada pembelajaran mendalam, sejenis AI yang cemerlang dalam mengesan corak dalam data kompleks seperti imej perubatan.
Mereka membina model AI tiga dimensi yang menganalisis imbasan MRI CEST, yang menangkap maklumat kimia halus tentang tisu yang tidak dapat dilihat oleh MRI standard. Model ini menggabungkan dua mekanisme "perhatian" lanjutan, iaitu alat pengiraan yang membantu AI memfokus pada bahagian imej yang paling bermaklumat, sama seperti ahli radiologi mungkin mengezum masuk pada kawasan yang mencurigakan.
Diterbitkan Dalam Jurnal Antarabangsa Onkologi Sinaran, Biologi, Fizik, kajian ini menggunakan data pengimejan daripada lebih 90 pesakit yang kansernya telah merebak ke otak dan yang dirawat dengan pembedahan radiostereotaktik di Sunnybrook. Dengan melatih dan menguji AI pada set data dunia sebenar ini, para penyelidik dapat menunjukkan bahawa model berpandukan perhatian boleh mengesan perkembangan tumor daripada nekrosis radiasi dengan andal pada tahap yang mengatasi mata manusia sahaja.
Walaupun kajian ini masih dalam peringkat penyelidikan, penemuan ini menunjukkan masa depan di mana alat AI disepadukan ke dalam aliran kerja radiologi. Dalam senario itu, imbasan MRI lanjutan pesakit boleh diproses oleh model AI, yang akan memberikan kebarangkalian bahawa lesi tersebut adalah kanser aktif atau nekrosis radiasi. Doktor kemudiannya boleh menggunakan maklumat tersebut, di samping kepakaran mereka sendiri dan data klinikal lain, untuk membuat keputusan rawatan yang lebih yakin.
Diagnosis yang lebih tepat dapat menyelamatkan sesetengah pesakit daripada rawatan yang tidak perlu dan berpotensi berbahaya, di samping memastikan mereka yang mengalami perkembangan tumor sebenar menerima rawatan yang tepat pada masanya dan agresif. Ia juga dapat mengurangkan keperluan biopsi otak invasif, yang membawa risiko tersendiri.
Selain metastasis otak, pendekatan ini mengetengahkan bagaimana AI dan pengimejan canggih boleh bekerjasama untuk menyelesaikan masalah yang telah lama berlarutan dalam penjagaan kanser. Apabila teknologi pengimejan menjadi lebih canggih dan set data berkembang, penyelidik menjangkakan AI akan memainkan peranan yang semakin berkembang dalam mentafsir imbasan kompleks dan meramalkan bagaimana tumor akan bertindak balas terhadap rawatan.
sumber: Universiti York