“Charite” Universiteti Xəstəxanası xərçəng diaqnozunda inqilab edə biləcək “CrossNN” süni intellekt modelini hazırlayıb. Model 170-dən çox şişi yüksək dəqiqliklə tanıya bilir.

“Charite” Universiteti Xəstəxanası xərçəng diaqnozunda yenilikçi süni intellekt modeli hazırlayıb. “CrossNN” adlanan inkişaf etdirilmiş sistem saniyələr ərzində 170-dən çox xərçəng növünü tanıya bilir. Onun əsas əsasını şişlərin genetik materialında aşkar edilən epigenetik izlər təşkil edir. Xüsusilə serebrospinal mayedən (sinir mayesi) alınan nümunələr üzərində işləyən bu texnologiya tez və dəqiq diaqnoz qoymağa imkan verir.

“Nature Cancer” jurnalında dərc edilən araşdırmaya görə, süni intellekt xərçəng növlərini 8000-dən çox molekulyar nümunə ilə müqayisə edərək aşkar edir. Fərqli texnikalarla toplanmış natamam və ya fərqli məlumatlara qarşı belə sistemin yüksək performans nümayiş etdirməsi diqqəti cəlb edir. Tədqiqatın rəhbəri Filipp Euskirçen və komandası bu model sayəsində şiş növlərinin tam dəqiqliklə təsnif edilə biləcəyini bildirir.

Aparılan sınaqlar nəticəsində modelin beyin şişlərində dəqiqlik dərəcəsi 99,1 faiz olaraq ölçüldü. Xərçəngin bütün növlərində diaqnostik dəqiqlik 97,8 faizə çatıb. Bu uğurun nadir hallarda baş verən beyin şişləri ilə məhdudlaşmadığı, eyni müvəffəqiyyəti bədənin müxtəlif orqanlarındakı xərçənglərdə də göstərdiyi vurğulanıb.

***

“CrossNN”in digər mühüm üstünlüyü ondan ibarətdir ki, ənənəvi biopsiya əvəzinə onurğa beyni mayesi kimi müxtəlif nümunə növləri ilə işləyə bilir. Bu o deməkdir ki, cərrahi müdaxilə tələb edən invaziv diaqnostik üsullar daha rahat yanaşma ilə əvəz edilə bilər. Əslində, bir misalda, yalnız bu üsulla diaqnoz qoyulan beyin şişi üçün əməliyyat olmadan kimyaterapiyaya başlaya biləcəyi qeyd edilib.

“Charité” Almaniyanın 8 müxtəlif mərkəzlərində bu texnologiyanı klinik tədqiqatlarda sınaqdan keçirmək üçün Alman “Translational Cancer Research Consortium” (DKTK) ilə əməkdaşlıq edir. Bundan əlavə, əməliyyatlar zamanı istifadə üçün hazırlıq işləri aparılır. Yekun məqsəd DNT nümunələrindən sürətli, dəqiq şiş diaqnozunu gündəlik səhiyyə xidmətlərinə inteqrasiya etməkdir.