به گزارش پردیسان آنلاین، در دهه‌های اخیر، درمان سرطان ریه با ورود ایمونوتراپی به مرحله‌ای تازه و امیدبخش رسیده است که این روش نوین با تحریک سیستم ایمنی بدن برای مقابله با سلول‌های سرطانی، توانسته است جان بسیاری از بیماران را نجات دهد، اما همزمان با این پیشرفت، چالش‌های جدیدی نیز پدید آمده است که نیازمند راه‌حل‌های هوشمندانه و دقیق است.
یکی از مهم‌ترین عوارض جانبی ایمونوتراپی، به‌ویژه در ترکیب با پرتودرمانی، پنومونیت یا التهاب ریوی است که این عارضه می‌تواند به سرعت پیشرفت کند و در مواردی حتی منجر به مرگ شود و از آنجا که علائم اولیه پنومونیت اغلب مبهم و غیر اختصاصی هستند، شناسایی بیماران در معرض خطر پیش از شروع درمان، یک ضرورت حیاتی به شمار می‌آید.
در این میان، مدل‌های پیش‌بینی مبتنی بر هوش مصنوعی به‌ویژه در حوزه رادیومیکس، توانسته است افق‌های تازه‌ای در مدیریت عوارض درمانی بگشاید و این مدل‌ها با تحلیل دقیق داده‌های تصویربرداری پزشکی، قادر هستند الگوهایی را کشف کنند که از دید متخصصان انسانی پنهان می‌مانند و چنین توانایی‌هایی، درمان را از یک فرایند واکنشی به یک مسیر پیش‌بینانه و هدفمند تبدیل می‌کنند.
یکی از ویژگی‌های برجسته مدل‌های نوین، توانایی آن‌ها در ترکیب داده‌های تصویری با اطلاعات کلینیکی بیماران است و عواملی مانند سن، سابقه مصرف دخانیات و پارامترهای پرتودرمانی، در کنار ویژگی‌های رادیومیکس، می‌توانند نقشه‌ای دقیق از وضعیت بیمار ارائه دهند و این تلفیق داده‌ها، دقت پیش‌بینی را به سطحی رسانده که پیش‌تر تنها در حد آرزو بود.
تحول ایمونوتراپی در درمان سرطان ریه / بازتعریف مسیر درمان با مدل‌های پیش بینی هوشمند بر اساس هوش مصنوعی
پوریا عادلی، متخصص رادیوانکولوژی و عضو هیئت مدیره انجمن علمی رادیوانکولوژی ایران در گفت‌وگو با خبرنگار پردیسان آنلاین با بیان اینکه تحول ایمونوتراپی در درمان سرطان ریه، نه‌تنها امید تازه‌ای برای بیماران فراهم کرده، بلکه چالش‌های جدیدی نیز به همراه آورده است، اظهار کرد: یکی از مهم‌ترین این چالش‌ها، پنومونیت ناشی از ترکیب پرتودرمانی و ایمونوتراپی است که به‌دلیل ماهیت غیرقابل پیش‌بینی که دارد، مدیریت بالینی را با دشواری مواجه کرده است و در این زمینه، مدل‌های پیش‌بینی هوشمند مبتنی بر هوش مصنوعی و رادیومیکس به‌عنوان ابزارهای نوظهور در حال بازتعریف مسیر درمان هستند.
وی با بیان اینکه مطالعه اخیر نشان می‌دهد که تحلیل داده‌های تصویربرداری CT با استفاده از الگوریتم‌های یادگیری ماشین، می‌تواند ویژگی‌هایی را آشکار کند که از دید متخصصان انسانی پنهان می‌مانند، افزود: این ویژگی‌ها، به‌ویژه در زمینه شناسایی بیماران پرخطر برای پنومونیت، نقش کلیدی دارند و این نوع تحلیل، نمونه‌ای بارز از پزشکی پیش‌بینانه است که به‌جای واکنش به بیماری، آن را پیش از وقوع مدیریت می‌کند.
متخصص رادیوانکولوژی و عضو هیئت مدیره انجمن علمی رادیوانکولوژی ایران با اشاره به اینکه نقطه قوت مدل ارائه شده، در تلفیق داده‌های رادیومیکس با اطلاعات کلینیکی ساده، اما حیاتی نهفته است، تصریح کرد: عواملی مانند سن، سابقه سیگار و شاخص‌های پرتودرمانی، به‌عنوان مکمل‌های تحلیلی، دقت پیش‌بینی را به‌طور چشمگیری افزایش داده است و این رویکرد چندمنظوره، مدل را از یک ابزار تنها تحقیقاتی به یک سامانه قابل اتکا در تصمیم‌گیری‌های درمانی تبدیل کرده است.
چشم‌اندازی روشن از آینده درمان سرطان ریه
عادلی با بیان اینکه کاربرد مدل در بیماران تحت پرتودرمانی تطبیقی (ART) نشان داده است که حتی در مواردی که مدل بیماران را پرخطر تشخیص داده بود، پنومونیت رخ نداد، ادامه داد: این یافته، نه‌تنها شکست مدل نیست، بلکه نشان‌دهنده اثربخشی ART در کاهش آسیب به بافت‌های سالم است و در واقع، مدل به‌طور غیرمستقیم به‌عنوان ابزار سنجش کیفیت درمان نیز عمل کرده است.
وی با بیان اینکه تصویربرداری‌های مکرر، امکان تنظیم دز و ناحیه پرتودهی را بر اساس تغییرات آناتومیکی بیمار فراهم می‌کند، گفت: این فرایند پویا، حجم بافت سالم در معرض پرتو را کاهش داده است و به‌طور مؤثری از بروز پنومونیت جلوگیری می‌کند و مدل پیش‌بینی هوشمند، در این زمینه نه‌تنها هشداردهنده، بلکه تأییدکننده موفقیت ART است.
متخصص رادیوانکولوژی و عضو هیئت مدیره انجمن علمی رادیوانکولوژی ایران با بیان اینکه این مطالعه چشم‌اندازی روشن از آینده درمان سرطان ریه ارائه می‌دهد که که در آن، هوش مصنوعی با تلفیق داده‌های چندمنبعی، مسیر درمان را برای هر بیمار به‌صورت اختصاصی طراحی می‌کند، اضافه کرد: این تحول، نه‌تنها ایمنی درمان را افزایش می‌دهد، بلکه کیفیت زندگی بیماران را نیز بهبود می‌بخشد و در عصر رادیوانکولوژی مدرن، چنین مدل‌هایی ضرورتی حیاتی به شمار می‌رود.
پرتودرمانی تطبیقی (ART) به‌عنوان یکی از پیشرفته‌ترین روش‌های درمانی، با بهره‌گیری از تصویربرداری‌های مکرر، امکان تنظیم دز پرتودهی را بر اساس تغییرات بدن بیمار فراهم می‌سازد و این روش، نه‌تنها اثربخشی درمان را افزایش می‌دهد، بلکه با کاهش آسیب به بافت‌های سالم، نقش مهمی در کاهش پنومونیت ایفا می‌کند و مدل‌های هوشمند می‌توانند اثربخشی ART را نیز به‌صورت غیرمستقیم ارزیابی کنند.
کاربرد مدل‌های هوش مصنوعی در درمان سرطان ریه، تنها به پیش‌بینی محدود نمی‌شود و این مدل‌ها می‌توانند مسیر درمان را برای هر بیمار به‌صورت اختصاصی طراحی کنند و با شناسایی بیماران پرخطر، امکان مداخله زودهنگام، پایش دقیق‌تر و انتخاب تکنیک‌های درمانی مناسب‌تر فراهم می‌شود.
تحقیقات اخیر نشان می‌دهد که استفاده از هوش مصنوعی در رادیوانکولوژی، دیگر یک انتخاب نیست، بلکه ضرورتی اجتناب‌ناپذیر است و در جهانی که داده‌ها حرف اول را می‌زنند، توانایی تحلیل و بهره‌برداری از آن‌ها برای ارتقای کیفیت درمان، تعیین‌کننده موفقیت خواهد بود و مدل‌های پیش‌بینی هوشمند، نه‌تنها ابزارهایی برای کاهش عوارض، بلکه نشانه‌هایی از آینده‌ای است که همین امروز در حال شکل‌گیری است.
