סיקור מקיף

בינה מלאכותית בשירות רפואת הסרטן

טכנולוגיה שמתבססת על בינה מלאכותית, עשויה לפענח במהירות ובפשטות מידע גנטי ומולקולרי על גידולים סרטניים. באופק: רפואה מותאמת אישית לחולי סרטן

תחום הבינה המלאכותית הולך ותופס תאוצה בעולם הרפואה, וגם בטיפול בסרטן. בבסיסה של הבינה המלאכותית עומדת למידה עמוקה (Deep Learning) – תחום מחקר במדעי המחשב שמטרתו ליצור חיקוי ממוחשב של פעולת המוח האנושי. מדובר באלגוריתמים שמאפשרים למערכות ממוחשבות ללמוד מתוך דוגמאות והתנסויות קודמות – וכך לבצע מגוון משימות חישוביות.

פרופ’ רון קימל וד”ר גיל שמאי מהפקולטה למדעי המחשב בטכניון עוסקים בעיבוד ולמידה גיאומטריים של אותות ותמונות. כך הם מאמנים מחשבים לפענח מידע חזותי בכוחות עצמם. המטרות: פיתוח מכשור קרקעי, אווירי, אטמוספרי ורפואי. לכמה מחקרים שלהם שותף ד”ר יקי כהן, מנהל מחלקת אף-אוזן-גרון וניתוחי ראש וצוואר במרכז הרפואי רמב”ם, ומרצה קליני בכיר בפקולטה לרפואה בטכניון. במחקרם האחרון, שזכה במענק מחקר מהקרן הלאומית למדע, שיתפו השלושה פעולה עם רון סלוסברג (דוקטורנט במעבדה של פרופ׳ קימל), ד״ר עירית דואק (מתמחה באף אוזן גרון), ד״ר יואב ביננבאום (מתמחה באונקולוגיית ילדים) ופרופ׳ זיו גיל (לשעבר ראש מחלקת אף-אוזן-גרון במרכז הרפואי רמב”ם). יחד, פיתחו המדענים והרופאים טכנולוגיה שמבוססת על בינה מלאכותית, שזכתה לכינוי “פתולוג ממוחשב”. טכנולוגיה זו משמשת לפענוח דגימות (רקמות) של גידולים סרטניים מבחינה גנטית ומולקולרית. המערכת בוחנת את הדגימות ומגלה אילו מוטציות גנטיות יש בהן (שמסייעות להתפתחות הגידולים) ומזהה סמנים מאפיינים נוספים (כגון חלבונים). כלומר, באמצעותה אפשר לגלות מהי החתימה הייחודית של כל גידול, וכך לסייע בהחלטה על הטיפול האונקולוגי המתאים ביותר למטופל, שמתבסס על אותה חתימה.

https://youtube.com/watch?v=vZL7LfX4U0A%3Ff

כחלק מאבחון מחלת הסרטן, ניטלת מהגוש החשוד רקמה שנשלחת לבדיקת ביופסיה במעבדה פתולוגית. הרקמה נבחנת על ידי פתולוגים תחת מיקרוסקופ ונצבעת בצביעת המטוקסילין-אאוזין (H&E) – שיטה מהירה וזולה שנועדה להבחין בין תאים. מתוך הסתכלות על הרקמה הצבועה, הפתולוגים יכולים להבין אם היא סרטנית, מהו סוג הסרטן, מה מידת האגרסיביות שלו ועוד. עם זאת, הם לא יכולים לאפיין כך את הגידול מבחינה גנטית ומולקולרית – מידע שחיוני להחלטת הרופאים על סוג הטיפול המתאים ביותר. לכן קיימות טכנולוגיות מתקדמות יותר, כמו למשל NGS (שמפענחת את רצפי הדי-אן-אי בגידול ומאתרת את המוטציות שבו). מדובר בטכנולוגיות יקרות שדורשות כוח אדם נוסף שמיומן בביצוען, והן עדיין לא קיימות בכל המדינות הלא מפותחות.

באמצעות הטכנולוגיה שפיתחו, הצליחו המדענים והרופאים, להראות לראשונה שבינה מלאכותית מסוגלת לחלץ מידע גנטי ומולקולרי מתוך אנליזה של מבנה הרקמה כפי שהוא משתקף בתמונות H&E. אומר  פרופ’ קימל, “הפתולוג הממוחשב יכול לאפיין תאים סרטניים מבחינה גנטית ומולקולרית לפי הצורה של רקמת הגידול וסביבתה. כלומר בהתבסס על ניתוח המורפולוגיה שלה. בניגוד לעין האנושית, מיומנת ככל שתהיה, בינה מלאכותית מסוגלת לזהות את החתימה הייחודית הזאת של הגידול ולהסיק ממנה מסקנות”.

בבאמצעות הטכנולוגיה שפיתחו, הצליחו המדענים והרופאים, להראות לראשונה שבינה מלאכותית מסוגלת לחלץ מידע גנטי ומולקולרי מתוך אנליזה של מבנה הרקמה

הטכנולוגיה שבנו החוקרים “התאמנה” על 20,000 תמונות H&E שנלקחו מכ-5,000 חולות סרטן שד. אצל כמחצית מהן, היא הצליחה לקבוע שקיים ביטוי מולקולרי לקולטני הורמון המין אסטרוגן, שתורמים להתחלקותם והתפשטותם של התאים הסרטניים, וזאת בהתבסס על אנליזה של צורת הרקמה. קולטנים אלה נוכחים ברוב גידולי סרטן השד ומכוונים לטיפול ספציפי, כזה שחוסם אותם או גורם לכך שלא יקבלו את ההורמון הנחוץ להם.

סריקה של רקמה שנלקחה מגידול בשד

“בהתבסס על התנסויות ודוגמאות רבות של תמונות, מצא המחשב  מאפיינים מסוימים ברקמה הסרטנית – למשל צורת התאים והדרך שבה הסתדרו – ולמד מהו הקשר בינם לבין הפרופיל המולקולרי והגנטי של הגידול. כלומר, בדרך פשוטה, באמצעות בינה מלאכותית, הוא גילה חתימה ייחודית של גידולי שד, שנמצאת בצורת הרקמה שלהם. אנחנו מאמינים שבאמצעותו אפשר יהיה לשפר אבחון של גידולים סרטניים ואת ההתאמה לטיפולים אונקולוגיים, ולחסוך בדיקות מורכבות ויקרות לאיתור מוטציות גנטיות וסמנים מולקולריים”, מציין ד”ר שמאי. על כך מוסיף פרופ’ קימל כי “טכנולוגיה זו עשויה לקצר משמעותית את זמן האבחון ולהוזילו, לאפשר לפתולוגים להתמקד בעבודות מורכבות יותר, ולקדם את הטיפול המותאם אישית במחלת הסרטן”.

האזורים שמהם חילץ “הפתולוג הממוחשב” מידע גנטי ומולקולרי על הגידול (צבועים באדום וירוק)

כיום החוקרים בוחנים את הטכנולוגיה על גידולי סרטן נוספים, ומקווים להצליח לנבא בעזרתה גם יעילות של טיפולים אונקולוגיים וסיכויי הישרדות. “אנו מאמינים שזה יהיה כלי קליני שיעזור לרופאים לקבל החלטות טיפוליות נכונות”, מסכם פרופ’ קימל.

החיים עצמם:

פרופ’ רון קימל – בן 57, נשוי ואב לארבעה (“בני 14 עד 26”) ומתגורר בחיפה. בעברו היה רקדן וכיום אוהב לרכוב על אופני הרים, לעשות סקי ולצייר. בין השאר הוא מצייר על האייפד וגם על קירות (“עם הבת שלי. היא האמנית האמיתית”).eature=oembed

ד”ר גיל שמאי

ד”ר גיל שמאי – בן 36, גר בתל אביב, בוגר “תוכנית הטכניון למצוינים”. כבר בילדותו אהב מתמטיקה וגיאומטריה (“השתתפתי בהרבה תחרויות בתחומים אלו”). הדוקטורט שלו, שאותו סיים לאחרונה במעבדתו של פרופ’ קימל, עוסק בעיבוד תמונה תלת-ממדי, גיאומטריה חישובית ובינה מלאכותית בתחום הרפואי. חוץ מזה הוא אוהב לרכוב על אופניים ולגלוש (“כל סוף שבוע אני רוכב או גולש”), מנגן על פסנתר ועל תופים, ואוהב אוכל עיראקי.

ד”ר יקי כהן – בן 56, נשוי ואב לשתי בנות, גר לסירוגין בחיפה ותל אביב. עוסק שנים רבות במחקר יישומי ובשיתופי פעולה עם התעשייה. הפרויקטים שבפיתוחם היה שותף כוללים אנדוסקופיות תלת-ממדיות, מכשיר פלזמה קרה לטיפול בסרטן, וטיפול בהפרעות קול בעזרת בינה מלאכותית. בשעות הפנאי עוסק באיגרוף ואומנויות לחימה.

למאמר באתר הקרן הלאומית למדע

עוד בנושא באתר הידען:

כתיבת תגובה

האימייל לא יוצג באתר. שדות החובה מסומנים *

אתר זה עושה שימוש באקיזמט למניעת הודעות זבל. לחצו כאן כדי ללמוד איך נתוני התגובה שלכם מעובדים.