Naukowcy z Uniwersytetu Genewskiego opracowali oparty na sztucznej inteligencji test, który z 90-procentową skutecznością wykrywa raka jelita grubego na podstawie próbki kału. Nowa metoda analizuje skład mikrobioty jelitowej i w przyszłości może ograniczyć liczbę wykonywanych kolonoskopii, które stanowią podstawowe, lecz inwazyjne badanie diagnostyczne.
Co pokazały dane
Model AI osiągnął 90-procentową skuteczność w wykrywaniu przypadków raka jelita grubego, co jest wynikiem zbliżonym do 94-proc. wskaźnika skuteczności kolonoskopii. Według autorów badania, opublikowanego w „Cell Host & Microbe”, jest to najlepszy rezultat uzyskany dotychczas przez jakikolwiek nieinwazyjny test diagnostyczny w tym zakresie.
Kluczem do wysokiej precyzji testu jest analiza bakterii na poziomie podgatunków, a nie gatunków czy szczepów. Takie podejście pozwala na dokładniejsze uchwycenie różnic w składzie mikrobioty jelitowej, które mogą świadczyć o rozwoju choroby, jednocześnie umożliwiając porównywanie wyników między różnymi osobami.
Na czym oparto analizę
W pierwszym etapie prac badacze stworzyli szczegółowy katalog mikroorganizmów jelitowych na poziomie podgatunków. Następnie połączyli go z danymi klinicznymi pacjentów i wykorzystali algorytmy uczenia maszynowego do zidentyfikowania wzorców bakteryjnych powiązanych z obecnością nowotworu jelita grubego.
Znaczenie wyników
Zdaniem autorów, w przyszłości test mógłby służyć jako narzędzie przesiewowe, a kolonoskopię wykonywano by jedynie u pacjentów z dodatnim wynikiem. Obecnie zespół przygotowuje badanie kliniczne, a sama metoda analizy mikrobioty może znaleźć zastosowanie również w diagnostyce innych schorzeń.
Źródło: https://www.rynekzdrowia.pl/Badania-i-rozwoj/Koniec-kolonoskopii-Naukowcy-chca-wykrywac-raka-jelita-z-bakterii,283148,11.html
