تشخیص سرطان کولورکتال با هوش مصنوعی | روشی غیرتهاجمی و دقیق از دانشگاه ژنو .

(محققان دانشگاه ژنو با کمک هوش مصنوعی موفق به توسعه روشی غیرتهاجمی برای تشخیص سرطان کولورکتال شدند که دقتی نزدیک به کولونوسکوپی دارد.)

تشخیص سرطان کولورکتال با کمک هوش مصنوعی و تحلیل باکتری‌های روده :

محققان دانشگاه ژنو با بهره‌گیری از الگوریتم‌های یادگیری ماشینی موفق شدند روشی نوین برای تشخیص غیرتهاجمی سرطان کولورکتال ارائه دهند. این روش بر اساس تحلیل زیرگونه‌های باکتری‌های روده طراحی شده و توانسته با دقتی نزدیک به کولونوسکوپی، بیماری را در مراحل اولیه شناسایی کند.

به گزارش خبرگزاری مهر به نقل از فیز، مدل طراحی‌شده با بررسی نمونه‌های مدفوع بیماران، توانست بیش از ۹۰ درصد موارد ابتلا را شناسایی کند. این دقت بالا و هزینه پایین می‌تواند غربالگری سرطان کولورکتال را ساده‌تر کرده و در آینده برای تشخیص سایر سرطان‌ها نیز به کار گرفته شود.

سرطان کولورکتال یکی از شایع‌ترین انواع سرطان در جهان است که به دلیل سختی و هزینه بالای روش‌های تشخیصی نظیر کولونوسکوپی، اغلب دیرهنگام شناسایی می‌شود. پژوهشگران دانشگاه ژنو با استفاده از هوش مصنوعی موفق به توسعه روشی جدید شده‌اند که می‌تواند با بررسی میکروبیوتای روده، این سرطان را با دقت بالا و به صورت غیرتهاجمی تشخیص دهد.

چرا تشخیص زودهنگام سرطان کولورکتال اهمیت دارد؟

سرطان کولورکتال در صورت شناسایی در مراحل اولیه، شانس درمان بسیار بالایی دارد. اما متأسفانه بسیاری از بیماران تنها زمانی شناسایی می‌شوند که بیماری پیشرفت کرده است. کولونوسکوپی به‌عنوان روش استاندارد تشخیص، روشی تهاجمی، پرهزینه و برای بسیاری از افراد ناخوشایند است. این مسئله باعث می‌شود بیماران از انجام آن اجتناب کنند و در نتیجه، بیماری دیر تشخیص داده شود.

میکروبیوتای روده : کلید سلامت بدن

 نقش باکتری‌ها در تشخیص سرطان:

تحقیقات نشان داده است که ترکیب باکتری‌های روده می‌تواند بازتابی از وضعیت سلامت انسان باشد. تغییرات در میکروبیوتا نه‌تنها با بیماری‌های متابولیک و التهابی مرتبط است، بلکه در بروز سرطان کولورکتال نیز نقش دارد. با این حال، شناسایی دقیق این تغییرات دشوار است، چرا که حتی در یک گونه باکتری، زیرگونه‌های مختلف می‌توانند تأثیرات متفاوتی داشته باشند.

نوآوری محققان دانشگاه ژنو :

پژوهشگران دانشگاه ژنو با تمرکز بر زیرگونه‌های باکتری‌ها موفق شدند برای نخستین بار کاتالوگی جامع از میکروبیوتای روده تهیه کنند. این کاتالوگ با کمک الگوریتم‌های هوش مصنوعی تحلیل شد و مدلی ایجاد گردید که توانست تنها از طریق بررسی نمونه‌های مدفوع، وجود سرطان کولورکتال را پیش‌بینی کند.

دقت بالاتر از روش‌های غیرتهاجمی موجود :

نتایج نشان داد این مدل توانست بیش از ۹۰ درصد نمونه‌های سرطانی را شناسایی کند؛ عددی که بسیار نزدیک به دقت کولونوسکوپی (۹۴ درصد) است. این موفقیت نشان می‌دهد که روش‌های غیرتهاجمی مبتنی بر هوش مصنوعی می‌توانند جایگزینی مطمئن برای غربالگری‌های تهاجمی باشند.

 چشم‌اندازهای آینده :

این دستاورد تنها محدود به سرطان کولورکتال نیست. پژوهشگران امیدوارند که در آینده بتوان از این فناوری برای تشخیص سایر سرطان‌ها و بیماری‌های مرتبط با روده نیز استفاده کرد. ترکیب داده‌های میکروبیوتا با بیوانفورماتیک و الگوریتم‌های یادگیری ماشینی، می‌تواند پزشکی شخصی (Personalized Medicine) را متحول کند.

 چالش‌ها و محدودیت‌ها:

• نیاز به آزمون‌های بالینی در جمعیت‌های مختلف

• تأثیر رژیم غذایی و سبک زندگی بر ترکیب میکروبیوتا

• ملاحظات اخلاقی و امنیت داده‌های ژنومی

 جمع بندی:

ترکیب هوش مصنوعی و تحلیل میکروبیوتای روده افق تازه‌ای در تشخیص بیماری‌ها گشوده است. روش نوین دانشگاه ژنو نشان می‌دهد که بدون روش‌های تهاجمی می‌توان با دقت بالا سرطان کولورکتال را شناسایی کرد. این دستاورد می‌تواند نه تنها جان هزاران بیمار را نجات دهد، بلکه مسیر آینده تشخیص بیماری‌ها را به سمت ابزارهای ساده، ارزان و غیرتهاجمی سوق دهد.