أطباء الأورام وخبراء الذكاء الاصطناعي يدمجون الصور القديمة لتقديم رؤى جديدة حول سرطانات الرأس والرقبة الأدوات المتعددة لدراسة الأورام يتوفر لدى الباحثين في مجال السرطان العديد من الأدوات لدراسة الأورام. يتم استخدام التصبغ الهستولوجي، الذي يستخدم الصبغات لجعل الخلايا المختلفة مرئية في صور الشرائح المجهرية. كما يمكن للمسح الطبقي المحوسب (CT) تحديد حجم ومكان وتوزع الورم. أما التحليل الابتسامائي فيتبع نمو السرطان وتنظيمه الجيني. "هذه العدسات المختلفة—الكبيرة والميكروسكوبية—تقدم وجهات نظر مختلفة لنفس الورم"، يقول أنانت مادابوشي، مدير المعهد التنفيذي للذكاء الاصطناعي التعاطفي في الصحة بجامعة إيموري وباحث في معهد وينشيب للأورام. ويضيف: "إنها فقط عندما نبدأ في دمج هذه البيانات بمختلف مقاييسها—من المقاييس الإشعاعية إلى المقاييس الخلوية والميكروسكوبية—أن تتكون صورة شاملة ومعقدة للورم، وهو أمر مهم للغاية من الناحية الترجمية لأنه يتيح لنا فهم كيفية سلوك الورم". تركيز على سرطانات الرأس والرقبة تركز الدراسات الأربعة الأخيرة على سرطانات الرأس والرقبة، وخاصة أورام البلعوم. يقول مادابوشي إن هذه الأورام تنمو بمعدل وبائي وتظهر تعقيدات قد تستفيد من الرؤى التي توفرها تقنيات الذكاء الاصطناعي. "سرطان الرأس والرقبة هو في الواقع مزيج من عدة أورام"، يوضح مادابوشي. "إذا حدثت في الفم، فهي أورام تجويف الفم. ثم هناك أورام البلعوم. وهناك مجموعة متنوعة من الأورام المختلفة بناءً على موقع الإصابة داخل الرأس والرقبة". الدراسات الأربعة استخدم فريقان من الباحثين مجموعة متنوعة من نماذج الذكاء الاصطناعي لتحليل البيانات المتعددة. يُستخدم التصبغ المناعي، وهو شكل من أشكال تصبغ الأنسجة باستخدام الأجسام المضادة، غالبًا لاكتشاف وتصوير الأنتيجينات—أو البروتينات التي تحفز استجابة جهاز المناعة. الدراسة الأولى: نُشرت في مجلة "European Journal of Cancer". طور فريق من الباحثين منصة ذكاء اصطناعي تُدعى VISTA لتحويل الشرائح المجهرية المصبغة بمركب الهيماتوكسيلين والإوزين (H&E) من مرضى السرطان في الحلق إلى شرائح IHC افتراضية، مما سمح لهم بإيجاد الخلايا البلعمية المرتبطة بالورم (TAMs). "هذه الخلايا البلعمية المرتبطة بالورم لها دور تنبؤي قوي في العديد من السرطانات"، يقول مادابوشي. "من الصعب جدًا تحديد هذه الخلايا على الشرائح المصبغة H&E التقليدية. عن طريق هذا النهج، تمكنا من كشف شيء يحتاج إلى نظارات خاصة لرؤيته". الدراسة الثانية: نُشرت في مجلة "JAMA Network Open". استخدم برنامج تعلم الآلة يُدعى Swin Transformer لدمج بيانات المسح الطبقي المحوسب قبل العلاج لأورام الحلق الرئيسية، باستخدام الصفات والمميزات المستخرجة من الورم الرئيسي وكذلك الغدد الليمفاوية في الرقبة. ترتبط مزيج هذه المميزات من الورم والغدد الليمفاوية على المسح الطبقي المحوسب بشكل كبير بتشخيص السرطان على المدى الطويل. الدراسة الثالثة: نُشرت في مجلة "eBioMedicine". عدل الباحثون Swin Transformer إلى نموذج يُسمى SMuRF، مما أتاح لهم التحويل السلس بين صور الشرائح المجهرية ثنائية الأبعاد وصور الأشعة ثلاثية الأبعاد، والتي تعمل أيضًا بمختلف المقاييس. سمح دمج أنواع مختلفة من الصور لهم بدمج بيانات المسح الطبقي المحوسب لكل من الورم الرئيسي والغدد الليمفاوية مع صور الشرائح المجهرية للورم الرئيسي. "لديك المقاييس الميكروسكوبية، والآن انتقلت إلى المقاييس الكبيرة"، يقول مادابوشي. "لكن الشيء المثير حقًا هو أن هذا النهج باستخدام Swin Transformer مكننا من كشف الأنماط الدقيقة للورم ودمج التمثيلات من المناطق المختلفة. ثم تمكنا من التنبؤ، ليس فقط ببقاء المريض—ولكن أيضًا بتحديد مرضى سرطان الرأس والرقبة الذين سيستفيدون حقًا من العلاج الكيميائي". الدراسة الرابعة: نُشرت أيضًا في مجلة "European Journal of Cancer". ذهبت هذه الدراسة خطوة أبعد في ربط صور الشرائح مع بيانات الأبيجنوميات التي تتعلق بالسرطان. تأتي أورام الرأس والرقبة في العديد من الأشكال والأحجام، مما يصعب تشخيصها وعلاجها. باستخدام نموذج جديد يُسمى البصمة المرضية الجينية، تمكن الباحثون من ربط بنية الخلايا المرئية في صور الشرائح بأنماط التحكم الجيني التي يعتقد أنها تشكل تطور الورم نفسه. "فهم الأبيجنوميات للورم على المستوى الجزيئي يزيد من فهمنا لما هو عليه الورم على المستوى الخلوي"، يقول مادابوشي. "قدمنا جسرًا بين العالمين—عالم الأنسجة والأبيجنوميات المرتبطة بالورم". تحسين تقييم خطر السرطان كان هدف جميع الدراسات الأربعة هو تصنيف مخاطر المرضى بشكل أفضل. "مع أي من هذه الأورام ستكون أكثر عدوانية وتتطور؟ وأيهما أقل عدوانية وقد لا تتطور كثيرًا؟" كما يطرح مادابوشي. "لتطوير أدوات قابلة للتنفيذ يمكن استخدامها من قبل الطبيب لممارسة التدخلات للمريض". في جميع الدراسات الأربعة، أنتجت البيانات المدمجة تقييمات للمخاطر تتفق أو تتفوق على التقييمات المستندة إلى مصدر بيانات واحد. رغم هذه النتائج الواعدة، يعتقد سبابا، الذي يشغل منصب رئيس كرسي هالبرن لأبحاث سرطان الرأس والرقبة في معهد وينشيب، أنه من المهم التحرك بحذر قبل محاولة ترجمة أداء الذكاء الاصطناعي إلى العيادة. "أعتقد أننا في مرحلة فهم ما يمكن القيام به"، يقول سبابا. "السؤال هو كيف يمكن القيام بذلك. هذا سيستغرق وقتًا. عندما تولد كمية كبيرة من البيانات، هناك فرصة لأن تغفل هذه البيانات عن جوانب أخرى مهمة لرعاية المريض. من الجيد إنتاج البيانات، ولكن يجب أن تساعد هذه البيانات في النهاية المريض الفردي. المفتاح هو كيفية تحليل البيانات في سياق رعاية المريض لتوفير أفضل علاج ممكن". تقييم الحدث من قِبل المختصين يُعتبر الذكاء الاصطناعي أداة ثورية في مجال تشخيص السرطان، حيث يوفر فرصًا جديدة لفهم وتشخيص الأورام بطرق أكثر شمولية ودقة. ومع ذلك، فإن التحدي يكمن في كيفية ترجمة هذه التقنيات إلى التطبيقات السريرية بشكل آمن وفعال، مع الحفاظ على جودة الرعاية الصحية الشخصية. نبذة تعريفية عن جامعة إيموري ومعهد وينشيب للأورام تعد جامعة إيموري أحد المؤسسات البحثية الرائدة في الولايات المتحدة الأمريكية، وتعمل على تطوير تقنيات مبتكرة في مجالات الصحة والطب. أما معهد وينشيب للأورام، فيعد مركزًا بحثيًا متقدمًا يركز على دراسة السرطان وتطوير علاجات جديدة ومبتكرة. يلعب الذكاء الاصطناعي دورًا محوريًا في بحوث المعهد، حيث يعمل الباحثون على تطبيقه لتحسين التشخيص والعلاج.