Almaniyanın Heydelberq şəhərindən olan alimlər standart mikroskopik toxuma kəsiklərinə əsasən beyin şişlərini yüksək dəqiqliklə təsnif etməyə qadir olan süni intellekt sistemi hazırlayıblar. "Hetairos" adlı bu texnologiya mərkəzi sinir sisteminin 100-dən çox molekulyar yarımtipini cəmi bir neçə dəqiqəyə müəyyən edir ki, bu da bütün dünyada diaqnostikanı əhəmiyyətli dərəcədə sürətləndirə bilər. Tədqiqatın nəticələri "Nature Cancer" jurnalında dərc olunub.
Baş və onurğa beyni şişləri böyük müxtəlifliyi ilə seçilir və bu gün dəqiq diaqnozun qoyulması üçün çox vaxt təkcə toxumaların mikroskopik müayinəsi deyil, həm də onların molekulyar xüsusiyyətlərinin təhlili tələb olunur. Beyin şişlərinin bir çox növlərinin diaqnostikasında "qızıl standart" hesab edilən ən mühüm üsullardan biri DNT-nin metilləşməsi analizidir. Lakin bu cür tədqiqatlar ixtisaslaşdırılmış avadanlıq, böyük xərclər tələb edir və adətən təxminən iki həftə vaxt aparır.
Bu problemin həlli üçün Alman Xərçəng Araşdırmaları Mərkəzi (DKFZ), Heydelberq Universiteti və Heydelberq Universitet Klinikası mütəxəssisləri "Hetairos" sistemini yaradıblar. Süni intellekt modeli şişin molekulyar yarımtipini birbaşa standart histoloji preparatlara əsasən təyin etmək qabiliyyətinə malikdir.
Alqoritmin təlimi və yoxlanılması üçün dörd qitədə yerləşən 11 tibb mərkəzində 9606 pasiyentdən götürülmüş 11 mindən çox rəqəmsal toxuma təsvirindən istifadə olunub. Sistem şişlərin 102 molekulyar yarımtipini fərqləndirir və Ümumdünya Səhiyyə Təşkilatının mərkəzi sinir sistemi şişlərinin müasir təsnifatını demək olar ki, tamamilə əhatə edir.
Süni intellektin öz proqnozuna tam əmin olduğu hallarda (bu, təxminən 50–70% hallarda müşahidə edilib) diaqnostika dəqiqliyi 87–88%-ə çatıb. Daha az əminlik nümayiş etdirdiyi hallarda belə, sistem mümkün diaqnozların sayını əhəmiyyətli dərəcədə azaldaraq, həkimlərə sonrakı müayinə taktikasını daha sürətlə seçməkdə kömək edib.
Tərtibatçılar "Hetairos"un nəticələrini təcrübəli neyropatoloqların işi ilə də müqayisə ediblər. 210 klinik halı əhatə edən tədqiqatda süni intellektin dəqiqliyi 68% təşkil etdiyi halda, beş mütəxəssisin orta göstəricisi cəmi 30%-ə çatıb. Ən çox ehtimal olunan üç diaqnoz nəzərə alındıqda isə sistemin dəqiqliyi 84%-ə yüksəlib, ekspertlərdə isə bu göstərici təxminən 50% olub.
Prospektiv tədqiqat çərçivəsində "Hetairos" sürət baxımından əhəmiyyətli üstünlük nümayiş etdirib. Tam molekulyar diaqnostika dövrü orta hesabla təxminən 12 gün çəkirdisə, bu sistem preparatların rəqəmsallaşdırılmasından cəmi 12 dəqiqə sonra nəticə çıxarıb. Nümunələrin hazırlanması da daxil olmaqla, yekun rəyi bir-iki gün ərzində əldə etmək mümkün olub.
Müəlliflər vurğulayırlar ki, "Hetairos" molekulyar analizləri əvəz etmək üçün deyil, onların sürətləndirilməsi və tamamlanması üçün bir alət rolunu oynamalıdır. Bu texnologiya müasir diaqnostika laboratoriyalarına çıxışı məhdud olan ölkə və regionlarda xüsusilə faydalı ola bilər, həmçinin artıq mövcud olan histoloji preparatlardan istifadə sayəsində müayinə xərclərini azalda bilər.
S.ELAY
XQ
