הפתולוג הממוחשב

טכנולוגיה מבוססת תבונה מלאכותית שפותחה בטכניון צפויה לשפר את ההתאמה האישית בטיפול בגידולים סרטניים

הסריקה המקורית (משמאל) והאזורים מהם חולצה אינפורמציה (באדום, מימין) באמצעות הטכנולוגיה שפותחה בטכניון
הסריקה המקורית (משמאל) והאזורים מהם חולצה אינפורמציה (באדום, מימין) באמצעות הטכנולוגיה שפותחה בטכניון

חוקרים בטכניון פיתחו שיטה למיפוי קולטנים קריטיים על גבי תאים סרטניים. זאת על סמך צילומים של ביופסיות שנלקחו מחולות סרטן השד. את המחקר שהתפרסם בכתב העת היוקרתי JAMA ערכו הדוקטורנטים גיל שמאי ורון סלוסברג ופרופ׳ רון קימל מהפקולטה למדעי המחשב בטכניון יחד עם ד"ר יואב ביננבאום מבית החולים איכילוב ופרופ׳ זיו גיל מהמרכז הרפואי רמב"ם.

הטכנולוגיה החדשה, הצפויה לשפר משמעותית את ההתאמה האישית בטיפולים בסרטן, מבוססת על למידה עמוקה. היא מחלצת מידע מולקולרי מתוך תמונות ביופסיה שעברו צביעת המטוקסילין ואאוזין (H&E) – צביעה נפוצה המשמשת לבדיקת רקמות שנלקחו בביופסיה. הצביעה מאפשרת לפתולוג לזהות ברקמה, תחת המיקרוסקופ, את סוג הסרטן ואת דרגת החומרה שלו. עם זאת, הצביעה לבדה אינה מאפשרת לזהות מאפיינים קריטיים החיוניים בקביעת הטיפול המתאים, למשל הפרופיל המולקולרי של הגידול, המסלולים הביולוגיים המתרחשים בו, הקוד הגנטי של התאים הסרטניים והקולטנים השכיחים שעל קרום התא. המיפוי של הקולטנים על קרום התא רלוונטי במיוחד לרפואה מותאמת אישית; הוא מאפשר להתאים לחולי סרטן טיפול החוסם את הקולטנים ובולם את התפתחות הגידול הסרטני.

החידוש הקונספטואלי של חוקרי הטכניון הוא בחילוץ המידע המולקולרי מתוך צורת התאים וסביבתם (המורפולוגיה של הרקמה) כפי שהיא משתקפת בסריקות H&E. לדברי שמאי ופרופ' קימל, "פתולוגים שדיברנו איתם אמרו שזו משימה בלתי אפשרית. הסיבה לכך היא שפתולוג אנושי לא יכול להסיק את תכונות הגידול מתוך צורתו בגלל כמות המשתנים העצומה. החדשות הטובות הן שטכנולוגיות של בינה מלאכותית ובעיקר למידה עמוקה מסוגלות לעשות זאת. המחשב, בניגוד לפתולוג ואפילו הפתולוג המיומן ביותר, יכול לאפיין את הסרטן בעזרת אנליזה מורכבת של המורפולוגיה שלו."

ואכן, בעזרת כלים של עיבוד תמונה ובינה מלאכותית הראו החוקרים, לראשונה, את האפשרות לנבא את הפרופיל המולקולרי של התאים מתוך המורפולוגיה של הגידול, כלומר רק מתוך התבוננות על הרקמה כפי שהיא מופיעה בסריקות הסטנדרטיות (H&E). "הצלחנו לזהות את ה'חתימה' שהסרטן מותיר ברקמה," מסביר שמאי. "זו חתימה מורפולוגית (צורנית) שבאמצעות הטכנולוגיה שלנו אנחנו מצליחים לדלות ממנה המון מידע קריטי. חשוב לציין כי מערכות למידה עמוקה חייבות כמות אדירה של מידע, והשגת מידע מהסוג הנדרש לא פשוטה. לצורך כך כתבנו קוד תוכנה לסריקת מקורות ברשת ולהורדה אוטומטית של אלפי דוגמאות ביופסיה ושל המידע הרפואי הרלוונטי המאושרים לשימוש מחקרי."

במחקר נבחנו יותר מ-20,000 סריקות מ-5,356 מטופלות החולות בסרטן השד. באמצעות הטכנולוגיה החדשה הצליחו החוקרים למפות בין היתר קולטני אסטרוגן ופרוגסטרון מתוך הסריקות לבדן ועל סמך המורפולוגיה של התאים. המחקר התמקד כאמור בסרטן השד, אבל החוקרים מבהירים כי זו הוכחת היתכנות הרלוונטית לכלל סוגי הסרטן. לדברי פרופ' קימל, "הצלחנו להראות שלסרטן יש חתימה ייחודית במורפולוגיה של הרקמה ושמיפוי ממוחשב של מורפולוגיה זו יכול לתת לנו מידע רלוונטי עצום על מאפייני הגידול. בשלב הראשון אנחנו מעריכים שזה יהיה כלי עזר שיסייע לרופאים לקבל החלטות, ובהמשך יפותח ככלי קליני של ממש."

המחקר נתמך על ידי משרד המדע והטכנולוגיה, הקרן הלאומית למדע, המרכז הבין-תחומי למדעי החיים וההנדסה ע"ש לורי לוקיי ו-Schmidt Futures.

למאמר המדעי

עוד בנושא באתר הידען:

שיתוף ב print
שיתוף ב email
שיתוף ב whatsapp
שיתוף ב linkedin
שיתוף ב twitter
שיתוף ב facebook

תגובה אחת

כתיבת תגובה

האימייל לא יוצג באתר.

דילוג לתוכן