В сотрудничестве с Rigshospitalet исследователи из DTU Health Technology разработали модель машинного обучения, которая может предсказать нефротоксичность, связанную с химиотерапией, что является особенно значительным побочным эффектом у пациентов, которых лечат цисплатином.

Рак яичка является наиболее распространенным раком у молодых мужчин. Количество новых случаев увеличивается во всем мире. Относительно высокая выживаемость – 95% выживших через 10 лет – если вовремя выявить и правильно 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 имеет важное значение для обеспечения высокой скорости излечения. К сожалению, лечение может вызывать побочные эффекты, включая почечную недостаточность. Однако мы не можем точно определить, у кого заканчиваются побочные эффекты и у кого нет », – говорит Якоб Лауритсен из Rigshospitalet.

Данные пациента являются ключом к знаниям

Поэтому исследователи задали вопрос: как далеко мы можем пойти в прогнозировании риска нефротоксичности у этих пациентов с помощью машинного обучения? Во-первых, потребовались некоторые данные пациента.

«Используя когорту пациентов с раком яичек 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, опубликованной недавно в JNCI Cancer Spectrum.

Высокое качество датских карт пациентов позволило идентифицировать ключевых пациентов, а технологическое партнерство между DMAC и YouDoBio способствовало сбору ДНК у пациентов в их домах с использованием почтовых комплектов слюны.

Проект, первоначально финансируемый Датским обществом по борьбе с раком, позволил разработать несколько стратегий анализа геномики и данных о пациентах, выдвигая перспективу искусственного интеллекта для интеграции разнообразных потоков данных.

Лучшие прогнозы для пациентов с низким риском

Был получен показатель риска развития у человека нефротоксичности во время химиотерапии, и были предложены ключевые гены, которые могут играть роль. Пациенты были разделены на высокий, низкий и средний риск.

Для высокого риска модель была в состоянии правильно прогнозировать 67% пациентов, в то время как для низкого риска модель правильно предсказывала 92% пациентов, у которых не развивалась нефротоксичность.

Понимание того, как и где технологии ИИ могут применяться в клинической помощи, становится все более важным и в будущем ответственного ИИ. Несмотря на сложность данных о пациентах, высокое качество датских реестров и клинических исследований делают его отличной средой для изучения новых методологий данных. "

Рамнеек Гупта, доктор философии, Департамент технологий здравоохранения, Технический университет Дании

«Возможность прогнозировать поздние побочные эффекты в конечном итоге даст нам возможность для профилактических действий и улучшения качества жизни», – добавляет Гедске Дауго, который является старшим автором Рамнека Гупты.