Tempus تطلق Paige Predict: حل ذكاء اصطناعي جديد لتنبؤ العلامات الحيوية في الطب الرقمي
بعد اقتناء شركة Paige في عام 2025، أعلنت شركة Tempus عن إطلاق حلها الجديد المدعوم بالذكاء الاصطناعي بعنوان Paige Predict، وهو نظام متقدم لتحليل الطب الرقمي يعتمد على صور الأنسجة الكاملة (Whole Slide Images) الملونة بصبغة الهيماتوكسيلين والئوسين (H&E). يُعد هذا الحل أداة مبتكرة تُستخدم لتوقع وجود أو غياب علامات حيوية سريرية ذات أهمية في 16 نوعًا من السرطانات، مثل سرطان الرئة غير الصغير الخلية، والثدي، والبروستاتا، والبنكرياس، والقولون، وغيرها. تواجه مختبرات التشخيص وعيادات الأورام تحديًا متزايدًا في توفر عينات الأنسجة الكافية لإجراء فحوصات متقدمة مثل التسلسل الجيني عالي الجيل (NGS) أو التفاعل المناعي النسيجي (IHC). عندما تُصنف العينة على أنها "كمية غير كافية" (QNS)، يتأخر تشخيص المريض لأسابيع، ويُطلب إجراء خزعة ثانية أو اختبارات بديلة، مما يُطيل فترة التأكيد ويؤثر على خطة العلاج. وتمكّن Paige Predict الأطباء من اتخاذ قرارات علاجية أكثر ذكاءً، حتى في حالات نقص العينة، من خلال تحليل صورة H&E واحدة فقط لتقدير احتمالية وجود 123 علامة حيوية ومسارات جزيئية مسرطنة. تم بناء Paige Predict على نموذج أساسي (Foundation Model) مطوّر من قبل Paige، مدعوم ببيانات مُجمعة من أكثر من 200 ألف مريض من كلا الشركتين، مع الحفاظ على سرية المعلومات. وقد تم التحقق من أداء النموذج بشكل صارم عبر مجموعات بيانات متنوعة ومتعددة، بما في ذلك عينة كبيرة من Tempus، مما يؤكد موثوقيته وقابليته للتطبيق في البيئات السريرية المختلفة. يُسجّل الحل النتائج تلقائيًا في التقرير السريري الذي يُرسل إلى الطبيب المُحَدِّد، مما يسمح له باتخاذ قرارات مبكرة حول تسلسل الفحوصات التأكيدية، وزيادة فرص الحصول على نتائج قابلة للتطبيق دون استنزاف العينة. وفقًا للدكتور إزرا كوهين، المدير الطبي لقسم الأورام في Tempus، فإن Paige Predict يُعد خطوة حاسمة في التغلب على أحد أكبر التحديات في التشخيص الجيني، ويُظهر قوة التكامل بين Tempus وPaige بعد الاستحواذ. تمتلك Tempus واحدة من أكبر مكتبات البيانات متعددة الأنواع في العالم، وتستخدم منصتها التكنولوجية لتحويل البيانات السريرية والجينية إلى أدوات ذكية تدعم العلاج الشخصي. ويهدف هذا النموذج إلى تحسين رعاية المرضى من خلال استخلاص معلومات دقيقة من البيانات المتراكمة، مما يُمكّن الأطباء من اتخاذ قرارات علاجية أفضل، مستفيدين من تجارب المرضى السابقين.
