برلين (LabNews Media LLC) – نموذج جديد للذكاء الاصطناعي من Charité – Universitätsmedizin Berlin يصنف أورام الدماغ بدقة 99.1% بناءً على بصمتها اللاجينية، حتى من السائل النخاعي، مما يتيح تشخيصات دقيقة دون الحاجة إلى خزعات محفوفة بالمخاطر. النموذج "crossNN"، الذي نُشر في Nature Cancer (DOI: 10.1038/s43018-025-00976-5)، قد يغير طب السرطان من خلال تحديد أكثر من 170 نوعًا من الأورام بدقة 97.8%. من المخطط إجراء دراسات سريرية.
يستخدم النموذج، الذي تم تطويره بالتعاون مع الكونسورتيوم الألماني لأبحاث السرطان الانتقالية (DKTK) ومعهد برلين للصحة (BIH)، تعديلات لاجينية – مفاتيح تشغيل وإيقاف كيميائية في الجينوم – تميز الأورام. "هذه الأنماط هي بصمة مميزة"، كما يوضح قائد الدراسة PD Dr. Philipp Euskirchen. بشكل خاص في أورام الدماغ، يتيح التشخيص السائل من السائل النخاعي تشخيصًا غير جراحي. يتفوق النموذج، الذي تم تدريبه على آلاف الأورام المرجعية والتحقق من صحته على أكثر من 5000 عينة، على أساليب الذكاء الاصطناعي السابقة ويظل قابلاً للتفسير، وهو أمر حاسم للموافقات السريرية.
تحليلات الأنسجة التقليدية غالبًا ما تكون محفوفة بالمخاطر أو غير دقيقة، خاصة مع الأورام ذات المواقع الصعبة. أحد الأمثلة هو مريض يعاني من ازدواج الرؤية، حيث كشف عينة من السائل النخاعي عن طريق تسلسل Nanopore عن ورم لمفاوي في الجهاز العصبي المركزي، مما سمح بالعلاج الكيميائي الفوري. "يوفر CrossNN تشخيصات أسرع وأكثر دقة"، كما يقول عالم المعلوماتية الحيوية الدكتور Sören Lukassen. النموذج مناسب للأورام في جميع الأعضاء ويمكن أن يجد تطبيقات جراحية داخلية.
تخطط Charité بالتعاون مع DKTK لإجراء دراسات سريرية في ثمانية مواقع لدمج crossNN في الرعاية الروتينية. "التشخيصات الدقيقة ضرورية لعلاجات السرطان الشخصية"، يؤكد البروفيسور Martin E. Kreis. قد تحسن هذه الطريقة علاج الأورام النادرة وتجعل الرعاية الصحية أكثر فعالية من حيث التكلفة.
المنشور الأصلي:
*Yuan D et al. cossNN is an explainable framework for cross-platform DNA methylation-based classification of tumors. Nature Cancer. 2025 June 06. doi: 10.1038/s43018-025-00976-5
