फेफड़े का कैंसर: एआई दिखाता है कि इम्यूनोथेरेपी से किसे फायदा होगा
फेफड़ों का कैंसर कैंसर का एक आम और अक्सर आक्रामक रूप है। जैसा कि डॉक्टरों के लिए यह जल्दी पता लगाना मुश्किल है, एक सकारात्मक दृष्टिकोण को अधिक संभावना बनाने के लिए फेफड़ों के कैंसर वाले लोगों को सबसे अच्छा, सबसे अधिक लक्षित चिकित्सा प्राप्त करने की आवश्यकता है। इम्यूनोथेरेपी एक विकल्प है, लेकिन डॉक्टर कैसे जान सकते हैं कि किसे फायदा होगा?
नेशनल कैंसर इंस्टीट्यूट के अनुसार, संयुक्त राज्य अमेरिका में लोगों में फेफड़े और ब्रोन्कस कैंसर दूसरा सबसे व्यापक प्रकार का कैंसर है, जो सभी नए कैंसर के 12.9% मामलों के लिए जिम्मेदार है।
कैंसर के इस रूप में अक्सर इसके शुरुआती चरणों में कोई ध्यान देने योग्य लक्षण नहीं होते हैं, जिसका मतलब यह हो सकता है कि डॉक्टर पहले इसका पता लगाने में असमर्थ हैं। इसका मतलब है कि उपचार के बाद का दृष्टिकोण कैंसर के अन्य रूपों के लिए उतना अच्छा नहीं हो सकता है।
फेफड़ों के कैंसर वाले लोगों के लिए सबसे अनुकूल परिणाम सुनिश्चित करने के लिए, स्वास्थ्य सेवा पेशेवरों को प्रत्येक व्यक्ति के लिए सबसे अच्छा प्रकार का उपचार चुनना होगा। यह, हालांकि, मुश्किल हो सकता है, क्योंकि यह बताना अक्सर मुश्किल होता है कि किसी विशेष उपचार से किस व्यक्ति को सबसे अधिक लाभ होगा।
डॉक्टर के लिए यह निर्धारित करना भी मुश्किल हो सकता है कि नए प्रकार के उपचार, जैसे कि इम्यूनोथेरेपी, किसी व्यक्ति के लिए कितने फायदेमंद होंगे। कीमोथेरेपी के विपरीत, जिसमें कैंसर की कोशिकाओं पर हमला करने और नष्ट करने के लिए विशिष्ट दवाओं का उपयोग करना शामिल है, इम्यूनोथेरेपी कैंसर ट्यूमर के खिलाफ एक व्यक्ति की प्रतिरक्षा प्रतिक्रिया को बढ़ाकर काम करती है।
अब, क्लीवलैंड में OH के केस वेस्टर्न रिजर्व यूनिवर्सिटी के शोधकर्ताओं के नेतृत्व में एक टीम - छह अन्य संस्थानों के वैज्ञानिकों के सहयोग से - एक नया कृत्रिम बुद्धिमत्ता (AI) मॉडल विकसित किया है। मॉडल हेल्थकेयर चिकित्सकों को यह पता लगाने की अनुमति देता है कि कौन से फेफड़े के कैंसर वाले लोग इम्यूनोथेरेपी से सबसे अधिक लाभान्वित होंगे।
जांचकर्ता अपनी विधि की व्याख्या करते हैं और एक अध्ययन पत्र में अपने निष्कर्षों की रिपोर्ट करते हैं जो पत्रिका में दिखाई देते हैं कैंसर इम्यूनोलॉजी अनुसंधान.
"भले ही इम्यूनोथेरेपी ने कैंसर के पूरे पारिस्थितिक तंत्र को बदल दिया है," अध्ययन के सह-लेखक अनंत मदाभिषी बताते हैं, "यह प्रति वर्ष लगभग 200,000 डॉलर प्रति रोगी - बहुत महंगा है।
"वित्तीय विषाक्तता का एक हिस्सा जो कैंसर के साथ आता है और निदान के एक वर्ष के भीतर सभी नए निदान किए गए कैंसर रोगियों में से लगभग 42% अपनी जीवन बचत खो देते हैं," वे कहते हैं। मादुशी ने यह भी नोट किया कि वह और उनके सहयोगी जिस नए टूल पर काम कर रहे हैं, वह डॉक्टरों और मरीजों को यह तय करने में मदद कर सकता है कि कौन सी थेरेपी उन्हें सबसे अच्छी लगती है और अनावश्यक खर्चों से बचें।
नए मॉडल परिणाम की भविष्यवाणी कर सकते हैं
मधुभूति बताती हैं कि उन्होंने और उनके सहयोगियों ने हाल के निष्कर्षों के आधार पर अपने नए मॉडल को विकसित किया जो उन संकेतों की पहचान करते हैं जो दिखाते हैं कि कैंसर के ट्यूमर उपचार का जवाब दे रहे हैं।
पिछले एक अध्ययन में, जांचकर्ताओं ने पाया कि जबकि डॉक्टरों ने आमतौर पर सोचा है कि ट्यूमर का आकार एक अच्छा संकेतक था कि क्या चिकित्सीय दृष्टिकोण काम कर रहा है या नहीं, इस विशेषता को अकेले देखकर भ्रामक हो सकता है।
इसके बजाय, मदुशी कहती है, "[w] ई ने पाया है कि चिकित्सा परिवर्तन एक बेहतर पूर्वानुमान है कि चिकित्सा काम कर रही है या नहीं।"
"कभी-कभी, उदाहरण के लिए, नोड्यूल थेरेपी के बाद एक और कारण से बड़ा दिखाई दे सकता है, ट्यूमर के अंदर एक टूटे हुए बर्तन का कहना है - लेकिन चिकित्सा वास्तव में काम कर रही है," वे बताते हैं। "अब, हमारे पास यह जानने का एक तरीका है।"
नए एआई मॉडल को विकसित करने के लिए, टीम ने पहले फेफड़ों के कैंसर वाले 50 लोगों के गणना टोमोग्राफी (सीटी) स्कैन से डेटा का उपयोग किया। इसने उन्हें एक गणितीय विधि स्थापित करने की अनुमति दी जो इम्यूनोथेरेपी के दो से तीन चक्रों के संपर्क में आने के बाद ट्यूमर में होने वाले आकार और बनावट में किसी भी बदलाव की पहचान करने में सक्षम थी।
विधि में पाया गया कि यह दर्शाता है कि ट्यूमर में विशेष परिवर्तन इम्यूनोथेरेपी उपचार की सकारात्मक प्रतिक्रिया के साथ जुड़े थे, साथ ही साथ उच्च रोगी जीवित रहने की दर भी थी।
इस अध्ययन में एक बार फिर से प्रकाश डाला गया है कि उन फेफड़ों के कैंसर के ट्यूमर जो बनावट में सबसे अधिक ध्यान देने योग्य परिवर्तन दिखाते हैं, वे भी हैं जो इम्यूनोथेरेपी का सबसे अच्छा जवाब देते हैं।
“यह कार्यक्रम के मौलिक मूल्य का एक प्रदर्शन है, जो हमारे मशीन-लर्निंग मॉडल विभिन्न प्रतिरक्षा जांचकर्ताओं के साथ इलाज किए गए रोगियों में प्रतिक्रिया की भविष्यवाणी कर सकता है। हम एक मौलिक जैविक सिद्धांत के साथ काम कर रहे हैं। ”
अध्ययन के सह-लेखक प्रतीक प्रसन्ना हैं
इस वर्ष की शुरुआत में, सह-लेखक प्रतीक प्रसन्ना को इस अध्ययन से जुड़े शोध के लिए अमेरिकन सोसाइटी ऑफ क्लिनिकल ऑन्कोलॉजी 2019 कॉन्करर कैंसर फाउंडेशन मेरिट अवार्ड मिला।
आगे जाकर, टीम अन्य साइटों से और अधिक इम्यूनोथेरेपी एजेंटों के साथ इलाज किए गए लोगों से और अधिक सीटी स्कैन पर उनके एआई विधि का और परीक्षण करने की योजना बना रही है।
