פריצת דרך דרמטית בזיהוי אחד הסרטנים הקטלניים שמתגלה לרוב מאוחר מדי

אחת הבעיות הקשות ביותר בעולם הרפואה היא אבחון מוקדם של מחלות מסכנות חיים. כאשר מדובר בסרטן הלבלב, האתגר גדול במיוחד. מדובר באחד מסוגי הסרטן הקטלניים ביותר, בעיקר משום שהוא מתגלה לרוב בשלב מתקדם שבו האפשרויות הטיפוליות מוגבלות מאוד.

כעת, מחקר חדש מצביע על פריצת דרך שעשויה לשנות את התמונה. חוקרים ממאיו קליניק פיתחו מודל בינה מלאכותית שמסוגל לזהות סימנים מוקדמים של סרטן הלבלב עד שלוש שנים לפני האבחון הקליני, בשלב שבו עדיין ניתן במקרים רבים לטפל במחלה בצורה יעילה.

המודל החדש, המבוסס על טכנולוגיית רדיומיקס, מנתח מאות מאפיינים כמותיים מתוך בדיקות סי טי שגרתיות של הבטן. במקום לחפש גידול ברור, כפי שעושים רופאים, המערכת מזהה שינויים עדינים במרקם ובמבנה הרקמות, שינויים שמצביעים על התפתחות מוקדמת של המחלה.

היתרון המשמעותי הוא שהבדיקות הללו כבר מתבצעות ממילא מסיבות שונות. כלומר, אין צורך בבדיקה חדשה או פולשנית, אלא בניתוח חכם יותר של מידע שכבר קיים.

במסגרת המחקר נותחו כמעט אלפיים בדיקות סי טי שנחשבו תקינות בזמן ביצוען. חלק מהבדיקות הללו היו של מטופלים שאובחנו בהמשך עם סרטן הלבלב.

המודל הצליח לזהות כ 73 אחוז מהמקרים הללו כבר בשלב מוקדם, בממוצע כ 16 חודשים לפני האבחון הרשמי. מדובר בשיעור כמעט כפול לעומת רופאים שבחנו את אותן בדיקות ללא סיוע של בינה מלאכותית.

כאשר הסתכלו על בדיקות שבוצעו יותר משנתיים לפני האבחון, הפער היה משמעותי עוד יותר. המערכת הצליחה לזהות כמעט פי שלושה יותר מקרים מוקדמים בהשוואה לאבחון אנושי.

סרטן הלבלב נחשב לאחד הקטלניים ביותר בין היתר משום שהוא כמעט ואינו גורם לתסמינים בשלבים הראשונים. יותר מ 85 אחוז מהחולים מאובחנים רק לאחר שהמחלה כבר התפשטה בגוף.

שיעור ההישרדות לחמש שנים נמוך מ-15 אחוז בלבד, והתחזיות מצביעות על כך שבעשור הקרוב יהפוך סרטן זה לאחד הגורמים המרכזיים לתמותה מסרטן.

לדברי החוקרים, החסם הגדול ביותר עד היום היה חוסר היכולת לזהות את המחלה בשלב שבו עדיין ניתן לרפא אותה.

לדברי דוקטור אג'יט גואנקה, מהחוקרים הבכירים במחקר, מדובר בשינוי תפיסה. לדבריו, המערכת מצליחה לזהות את "החתימה הביולוגית" של הסרטן גם כאשר הלבלב נראה תקין לחלוטין.

המשמעות היא מעבר מאבחון המבוסס על זיהוי גידול, לאבחון שמבוסס על זיהוי תהליכים ביולוגיים מוקדמים שמקדימים את הופעתו.

המודל תוכנן במיוחד כדי לעבוד על בדיקות סי טי שבוצעו מסיבות אחרות, ולכן הוא עשוי להיות יעיל במיוחד עבור אוכלוסיות בסיכון גבוה.

לדוגמה, אנשים שאובחנו לאחרונה עם סוכרת, או כאלה עם גורמי סיכון אחרים, יכולים לעבור ניתוח של בדיקות קיימות ולקבל הערכת סיכון מוקדמת.

בנוסף, המערכת מציגה יציבות לאורך זמן. כאשר נבדקו מטופלים שעברו מספר בדיקות, התוצאות נשארו עקביות, דבר שמאפשר מעקב מתמשך וזיהוי שינויים לאורך זמן.

החוקרים כבר פועלים לשלב הבא, ניסוי קליני שמטרתו לבדוק כיצד ניתן לשלב את הטכנולוגיה בשגרת הטיפול הרפואי.

המחקר, שנקרא AI PACED, בוחן כיצד ניתן לשלב את ניתוח הבינה המלאכותית עם מעקב רפואי לאורך זמן, תוך בדיקת שיעורי גילוי מוקדם, אבחנות שגויות והשפעה על תוצאות טיפול.

המהלך הוא חלק מיוזמה רחבה יותר שמטרתה לזהות מחלות עוד לפני הופעת הסימפטומים, באמצעות שילוב בין טכנולוגיה מתקדמת לרפואה קלינית.

למרות ההתלהבות, חשוב לזכור כי מדובר עדיין בשלב מחקרי מתקדם ולא בכלי שכבר מיושם באופן רחב במערכת הבריאות. כמו בכל טכנולוגיה חדשה, יש צורך בבדיקות נוספות, בהבנה של שיעור הטעויות האפשריות ובבחינת ההשפעה על החלטות רפואיות. עם זאת, הממצאים עד כה מצביעים על פוטנציאל משמעותי לשיפור דרמטי ביכולת לזהות מחלות קשות בשלב מוקדם.

היכולת לזהות סרטן הלבלב שנים לפני האבחון הקליני עשויה לשנות את פני הרפואה. במקום לגלות את המחלה בשלב מתקדם, ניתן יהיה לאתר אותה מוקדם יותר ולשפר משמעותית את סיכויי ההישרדות.

אם הטכנולוגיה הזו תשתלב בעתיד בשגרת הבדיקות הרפואיות, ייתכן שנראה מעבר משמעותי מרפואה שמגיבה למחלה לרפואה שמקדימה אותה. במילים אחרות, מדובר בצעד נוסף לעבר עתיד שבו מחלות קשות מזוהות הרבה לפני שהן הופכות למסכנות חיים.