Yapay zekâ çocukluk beyin tümörlerinde tedaviyi kişiselleştirebilir

Kötü huylu bir beyin tümörü taşıyan çocuk için tedaviyi seçmek ince bir denge gerektirir. Hastalığın geri dönmesini önleyecek kadar güçlü bir tedavi gerekir; ancak aynı tedavi öğrenmeyi, gelişimi ve yaşam kalitesini etkileyen kalıcı yan etkilere de yol açabilir. Dana-Farber Kanser Enstitüsü araştırmacılarının öncülüğündeki uluslararası bir ekip, bu kararları daha isabetli vermeye yardımcı olabilecek bir yapay zekâ modeli geliştirdi. Bulgular Nature Genetics dergisinde yayımlandı.

MANTIS nasıl çalışıyor?

Modelin adı MANTIS. Açılımı, zamana bağlı bireysel sağkalım tahminleri için metilasyon profillemesi ve yapay sinir ağlarını anlatıyor. Sistem, beyin tümörlerinin tanısında zaten kullanılan bir test olan DNA metilasyon profillemesinden yararlanıyor. Bu veriyle meduloblastom ve ependimom tanılı çocuklar için kişiselleştirilmiş sağkalım öngörüleri üretiyor.

Yaklaşımın farkı, hastaları geniş risk gruplarına ayırmak yerine her çocuğun tümör biyolojisine bakarak sağkalım olasılığının zaman içinde nasıl değiştiğini tahmin etmesi. Model, genom çapındaki moleküler verileri, yani DNA metilasyon örüntülerini ve kopya sayısı değişikliklerini, uzun dönemli hasta takibiyle birleştiriyor. Araştırmacılar, mevcut risk tahmin yöntemlerinin klinik ve moleküler özellikleri bir araya getirdiğini, ancak aynı risk grubundaki çocukların yine de çok farklı sonuçlar yaşayabildiğini belirtiyor. MANTIS bu farkı yakalamak için tasarlandı. Ekip, modelin birçok hasta için, birden fazla büyük doğrulama grubunda mevcut yöntemlerden daha iyi performans gösterdiğini bildirdi.

Radyasyon dozunda azaltma ihtimali

Çalışmanın dikkat çeken yanı, bazı meduloblastom hastalarında tedavi yoğunluğunun azaltılabileceğine işaret etmesi. Araştırmacılar modeli farklı radyasyon dozlarının olası etkilerini tahmin edecek şekilde uyarladığında, ortalama riskli meduloblastomlu çocukların yarısından fazlasının daha düşük dozlu kraniyospinal ışınlama için aday olabileceği sonucuna vardı. İncelenen verilerde düşük doz radyasyon daha iyi bilişsel sonuçlarla ilişkiliydi ve bu grupta anlamlı bir sağkalım dezavantajı saptanmadı. Bu bulgular henüz bir tedavi önerisi değil; modelin ortaya koyduğu bir olasılık.

Çalışmanın son yazarı, Dana-Farber'da hesaplamalı biyolog olan Volker Hovestadt, hedeflerinin geniş risk kategorilerinin ötesine geçmek olduğunu söyledi. Hovestadt'a göre bu, tedavi yoğunluğunu hastalığın biyolojisiyle daha iyi eşleştirmeye ve bazı hastalarda uzun vadeli yan etkileri azaltmaya yardımcı olabilir.

Neden önemli?

Meduloblastom çocuklarda en sık görülen kötü huylu beyin tümörlerinden biri. Tedavide cerrahi, kemoterapi ve ışın tedavisi gibi yöntemler kullanılıyor. Beyin ve omuriliği kapsayan ışınlama, hastalığı kontrol altına almada önemli olsa da gelişmekte olan sinir sistemi üzerinde etkileri olabiliyor. Bu nedenle sağkalımdan ödün vermeden tedaviyi hafifletebilmek, pediatrik onkolojide uzun süredir aranan bir hedef.

Bir başka önemli nokta, yöntemin yeni bir test gerektirmemesi. DNA metilasyon profillemesi birçok merkezde tanı amacıyla zaten kullanıldığı için, aynı veriden daha fazla klinik fayda çıkarmak zaman içinde kolaylaşabilir. Ancak bu tür modellerin rutin kullanıma girmesi için genellikle ileri klinik çalışmalar ve düzenleyici değerlendirmeler gerekir.

Diğer kanserler için de umut

Ekip modeli önce meduloblastom için geliştirdi, ardından aynı çerçeveyi sonuçları geniş aralıkta değişebilen bir başka çocukluk çağı beyin tümörü olan ependimoma uyguladı. Çalışmanın birinci yazarı, doktora sonrası araştırmacı Sabina Stefan, yapay zekânın bakımın parçası olan moleküler testlerden öğrenebildiğini vurguladı. Stefan'a göre ileri klinik çalışmalarla bu yaklaşım yalnızca çocukluk çağı beyin tümörlerinde değil, olasılıkla birçok başka kanserde de daha kişiselleştirilmiş tedavi kararlarını destekleyebilir. Araştırmacılar benzer yöntemlerin, aynı tanıyı alan hastaların çok farklı seyir gösterdiği diğer çocukluk ve yetişkin kanserlerinde de ileride kullanılabileceğini belirtiyor.