AI が食道がんの個別化された治療戦略を提供

2024 年 2 月 8 日 – 1月の報告書によると、テキサス大学アーリントン校（UTA）の研究チームは、食道がん患者に最適な個別治療の選択肢を提供するアルゴリズムを開発した。 勉強 に掲載されました 数理生物学ジャーナル。

食道がんは、胸やけや消化不良などの病気の初期兆候が一般的であるため、検出して効果的に治療することが困難な場合があります。 それに対する標準的なスクリーニング検査はありません。 その結果、食道がんは後期になるまで検出されないことがよくあります。

現時点では、患者が利用できる効果的な治療の選択肢は少なく、この選択肢の欠如が症状の悪化に寄与しています。 5年生存率は21.7パーセント。 食道がんの危険因子もさまざまですが、アルコールやタバコの使用、胃逆流、高齢などが含まれます。

これらの変化により、患者の治療が困難になります。

「食道がんは、多くの不均一性とがんの起源をもつ異常に多様な病気であり、これらが患者の薬剤耐性の主要な要因であることがわかっています」と、研究を主導したUTAの数学助教授スービック・ロイ博士は述べた。ある ニュースリリース。 「だからこそ、タイムリーで効果的な治療戦略が、この病気と戦う鍵となるのです。」

患者の転帰を改善するために、研究チームは、食道がんの不均一性を考慮して病気の進行を理解し、治療を導くためのモデリングフレームワークを設計した。

「リアルタイムの食道がんデータを、利用可能な薬剤情報や患者とのやり取りとともに入力し、推奨される最適な治療コースを受け取ることができるソフトウェア アプリケーションを想像してみてください。」とロイ氏は述べました。 「これにより臨床医の仕事がはるかに楽になり、できればこの恐ろしい病気の生存率も向上するでしょう。」

UTA フレームワークは 3 つのステップで構成されています。1 つは薬物動態学的数学ベースのモデルを使用して、各患者にとって理想的な薬剤投与量を決定することです。 感度分析を実施して、がんの進行を促進する要因を特定する。 そして「最適制御モデル」を活用して薬剤の組み合わせと投与量プロファイルを選択します。

このフレームワークは合成データを使用してテストされ、モデルは高精度で最適な治療戦略を推奨することに成功しました。

「この研究は、さまざまな相互作用則を使用し、併用治療戦略を評価することによってがんの不均一性をモデル化する新しい方法を示す新しい数学的枠組みを提示します。これらはすべて、食道がん患者において過剰発現しているシグナル伝達経路のクラスをターゲットにしています」とロイ氏は述べた。 「これにより、臨床医がこの病気と闘うために使用できる新たなツールが追加されることを期待しています。」

UTA の他の研究チームも、病気の進行を追跡し、治療を強化するために高度な計算モデルを活用しています。

先週、研究者らは、 共有 彼らは、個人のアルツハイマー病が時間の経過とともにどのように進行するかを予測するツールを開発したと述べた。

アルツハイマー病の進行を追跡することは、患者とその介護者が、この病気に伴う時間の経過とともに増大するサポートニーズに備える上で鍵となります。 こうしたケアの必要性を予測するために、研究チームは患者がアルツハイマー病発症スペクトルのどの範囲にあるかを正確に特定するモデルを構築した。

このモデルは、患者の臨床状態と疾患の経過を、正常認知、重大な記憶障害（SMC）、初期軽度認知障害（EMCI）、後期軽度認知障害（LMCI）、アルツハイマー病という疾患進行の 5 つの段階にコード化することで、首尾よく予測することができます。病気。