Un nou model de inteligență artificială, numit COMPASS, a fost dezvoltat de cercetători de la Harvard Medical School pentru a estima mai precis ce pacienți au șanse să răspundă la inhibitorii punctelor de control imunitar, cunoscuți ca ICI. Miza este importantă, deoarece nu toți pacienții beneficiază de imunoterapia pentru cancer, iar timpul pierdut cu un tratament ineficient poate conta enorm în oncologie.
Potrivit datelor prezentate, COMPASS a depășit cele mai bune abordări existente cu 8,5%, folosind informații de la pacienți tratați anterior. Diferența este relevantă în contextul în care, în studiile clinice, doar 10%-40% dintre pacienți au succes cu ICI, în funcție de tipul de cancer. Pentru unii bolnavi, acest tip de tratament poate însemna efecte secundare și timp pierdut fără beneficiul dorit.
Modelul își bazează predicțiile pe activitatea genelor tumorale ale pacienților. Un element important este că nu oferă doar un rezultat, ci și o explicație pentru concluzia la care ajunge. În practică, acest lucru poate ajuta în luarea deciziilor medicale, unde justificarea alegerii unui tratament are un rol esențial.
Marinka Zitnik, profesor asociat de informatică biomedicală în cadrul Blavatnik Institute la Harvard Medical School și membră a facultății asociate la Kempner Institute for the Study of Natural and Artificial Intelligence la Harvard University, a explicat astfel importanța acestui tip de terapie: „ICI sunt o modalitate terapeutică incitantă care a transformat tratamentul cancerului în ultimul deceniu prin angajarea sistemului imunitar pentru a lupta împotriva celulelor canceroase și a le distruge. Prin valorificarea capacităților de vârf ale inteligenței artificiale, putem identifica cine ar fi cel mai probabil să răspundă la un anumit ICI înainte ca acel pacient să primească medicamentul.”
Pentru dezvoltarea modelului, cercetătorii au folosit date din 10.184 de tumori, provenite din 33 de tipuri de cancer, derivate din Cancer Genome Atlas. Apoi, modelul a fost ajustat cu rezultate din 16 studii clinice care au analizat efectele diferitelor regimuri ICI asupra a șapte tipuri de cancer. Conform Lyla, acest pas îl diferențiază de un simplu experiment de laborator și îl apropie de utilizarea clinică.
Primele ICI au fost aprobate de Administrația pentru Alimente și Medicamente din SUA în 2011, însă o problemă majoră rămâne nerezolvată: nu se știe suficient de bine, înainte de tratament, cine va beneficia cu adevărat. Marinka Zitnik a subliniat direct această dificultate: „Înțelegerea cine va răspunde la ICI nu este un decalaj minor de cunoștințe. Este una dintre problemele centrale nerezolvate în oncologie.”
Autorii văd în COMPASS o posibilă cale spre o medicină mai personalizată, o înrolare mai eficientă în studiile clinice pentru terapii noi și chiar descoperirea unor noi ținte medicamentoase. Totuși, există și limite clare. Rezultatele disponibile se bazează pe date istorice, iar deocamdată nu sunt oferite un cost estimat pentru introducerea modelului în clinicile de cancer, un calendar pentru validarea lui în studii clinice prospective sau planuri clare pentru disponibilitatea în afara Statelor Unite.
Următorul pas este deja conturat. Marinka Zitnik și colegii săi vor să testeze dacă integrarea unor date suplimentare în COMPASS, inclusiv informații din dosarele electronice de sănătate ale pacienților sau date de secvențiere unicelulară, ar putea crește și mai mult precizia modelului. Într-un context în care cazurile de cancer mamar sunt estimate să depășească 3,5 milioane până în 2050, orice instrument care poate scurta drumul până la tratamentul potrivit merită urmărit atent.
