Poate AI prezice riscul individual de recidivă a cancerului folosind secvențierea genetică a tumorii ?

Cancerul recidivant depinde de o interacțiune complexă între mutațiile genetice, microambientul tumoral și răspunsul la tratament. Medicina personalizată își propune să prezică riscul de recidivă prin analiza genomicii tumorale, dar integrarea unor seturi vaste de date rămâne o provocare pentru clinicienii umani. AI ar putea accelera acest proces prin identificarea modelelor legate de recurență în datele cu dimensiuni mari.

Sistemele de inteligență artificială pot acum valorifica secvențierea întregului exom tumoral sau a ARN-ului alături de variabile clinice pentru a produce scoruri individualizate de risc de recidivă care depășesc patologia tradițională. De exemplu, platforme comerciale precum Oncotype DX AR-V7 și FoundationOne Hemo utilizează panouri de expresie genică pentru a estima probabilitatea de recidivă în cancerele de sân, prostată și hematologice, iar modelele de învățare profundă antrenate pe datele TCGA ating valori AUC de aproximativ 0,75–0,85 pentru mai multe tipuri de tumori. Instrumentele aprobate de reglementare rămân în mare măsură prognosticatoare, mai degrabă decât predictive pentru răspunsul la terapie, iar validarea în lumea reală în afara cohortelor curate este încă limitată.

— Îmbogățit la 12 mai 2026 · Sursă: Nature Medicine — https://www.nature.com/articles/s41591-023-02300-5