Sztuczna inteligencja uczy się dawkować leki w chemioterapii guza mózgu

Stworzony przez naukowców algorytm otrzymał zadanie dawkowania czterech silnych leków wykorzystywanych w chemioterapii guza mózgu. Według szefa zespołu badawczego Pratika Shaha, początkowo algorytm dawkował leki w sposób "bardzo agresywny", stawiając na próby szybkiego zwalczenia nowotworu, w związku z czym każdemu z 50 symulowanych pacjentów proponował zawsze pełną dawkę leku, niezależnie od indywidualnych okoliczności.

Shah podkreślił, że nie takiego rezultatu oczekiwał zespół badawczy - w związku z czym zmodyfikowano działania algorytmu tak, aby w przypadku każdego z pacjentów stosował dawki leku odpowiednie dla indywidualnych uwarunkowań chorobowych.

"Jeśli pożądanym przez nas efektem będzie jedynie możliwie szybka redukcja guza nowotworowego, algorytm będzie rozdzielał dawki leków w sposób całkowicie nieodpowiedzialny" - ocenił Shah. "Naszym celem stało się zatem zredukowanie efektów agresywnej chemioterapii, która jest szkodliwa dla pacjentów, a zatem przyuczenie algorytmu do takiego dzielenia dawek, by nie wiązały się one ze szkodą dla chorych. Przystosowanie się programu do działania w nowych warunkach było możliwe po przeprowadzeniu 20 tys. prób dla każdego z 50 symulowanych pacjentów" - dodał.

Szef zespołu naukowców z MIT powiedział również, że celem eksperymentu - oprócz zbadania możliwości wykorzystania sztucznej inteligencji w terapii nowotworowej - było przetestowanie tego, jak algorytmy radzą sobie z przetwarzaniem dużej ilości zróżnicowanych danych. W przypadku tego doświadczenia dane te obejmowały m.in. historię medyczną pacjenta, informacje zawarte w profilu genetycznym, a także biomarkery wykorzystywane do podejmowania decyzji dotyczących dawkowania poszczególnych substancji aktywnych w chemioterapii. Serwis The Register zauważa, że niektóre z danych, jakie wykorzystywał algorytm, nie są obecnie brane pod uwagę w leczeniu chemicznym przeprowadzanym tradycyjnymi metodami.

Badania naukowców z MIT zostaną zaprezentowane w tym tygodniu podczas konferencji o wykorzystaniu technologii uczenia maszynowego w medycynie na amerykańskim Uniwersytecie Stanforda.