Գերմանիայի Հայդելբերգ քաղաքի գիտնականները մշակել են արհեստական բանականության համակարգ, որն ընդունակ է հյուսվածքների ստանդարտ մանրադիտակային պատրաստուկների հիման վրա բարձր ճշգրտությամբ դասակարգել գլխուղեղի ուռուցքները։ «Hetairos» անվանումը ստացած տեխնոլոգիան ընդամենը մի քանի րոպեում որոշում է կենտրոնական նյարդային համակարգի ուռուցքների ավելի քան 100 մոլեկուլային ենթատիպ, ինչը կարող է էականորեն արագացնել ախտորոշումն ամբողջ աշխարհում։ Հետազոտության արդյունքները հրապարակվել են «Nature Cancer» ամսագրում։
Գլխուղեղի և ողնուղեղի ուռուցքներն աչքի են ընկնում մեծ բազմազանությամբ, և այսօր ճշգրիտ ախտորոշման համար հաճախ պահանջվում է ոչ միայն հյուսվածքների մանրադիտակային հետազոտություն, այլև դրանց մոլեկուլային բնութագրերի վերլուծություն։ Ամենակարևոր մեթոդներից է համարվում ԴՆԹ-ի մեթիլացման վերլուծությունը, որը ճանաչված է որպես ուռուցքների շատ տեսակների ախտորոշման «ոսկե ստանդարտ»։ Սակայն նման հետազոտությունները պահանջում են մասնագիտացված սարքավորումներ, զգալի ծախսեր և սովորաբար տևում են մոտ երկու շաբաթ։
Այս խնդրի լուծման համար Քաղցկեղի հետազոտության գերմանական կենտրոնի (DKFZ), Հայդելբերգի համալսարանի և Հայդելբերգի համալսարանական կլինիկայի մասնագետները ստեղծել են «Hetairos» համակարգը։ Արհեստական բանականության այս մոդելն ընդունակ է ուռուցքի մոլեկուլային ենթատիպը որոշել անմիջապես ստանդարտ հիստոլոգիական պատրաստուկների միջոցով։
Ալգորիթմի ուսուցման և ստուգման համար օգտագործվել է հյուսվածքների ավելի քան 11 հազար թվայնացված պատկեր, որոնք ստացվել են 4 մայրցամաքների 11 բժշկական կենտրոններում բուժվող 9 606 պացիենտից։ Համակարգը տարբերակում է ուռուցքների 102 մոլեկուլային ենթատիպ՝ ներառելով Առողջապահության համաշխարհային կազմակերպության (ԱՀԿ) կողմից ընդունված՝ կենտրոնական նյարդային համակարգի ուռուցքների ժամանակակից դասակարգման գրեթե ողջ ցանկը։
Այն դեպքերում, երբ ԱԲ-ն վստահ է եղել իր կանխատեսման մեջ (ինչը դիտվել է դեպքերի մոտ 50–70%-ում), ախտորոշման ճշգրտությունը հասել է 87–88%-ի։ Նույնիսկ նվազ վստահության պարագայում համակարգը զգալիորեն կրճատել է հնարավոր ախտորոշումների թիվը՝ օգնելով բժիշկներին ավելի արագ կողմնորոշվել հետագա հետազոտությունների մարտավարության հարցում։
Մշակողները նաև համեմատել են «Hetairos»-ի արդյունքները փորձառու նեյրոպաթոլոգների աշխատանքի հետ։ 210 կլինիկական դեպք ներառող հետազոտության ընթացքում ԱԲ-ի ճշգրտությունը կազմել է 68%, այնինչ հինգ մասնագետների միջին ցուցանիշը հասել է ընդամենը 30%-ի։ Եթե հաշվի է առնվել երեք ամենահավանական ախտորոշումը, համակարգի ճշգրտությունն աճել է մինչև 84%, իսկ փորձագետներինը՝ մոտ 50%:
Հեռանկարային հետազոտության շրջանակում «Hetairos»-ը արագության զգալի առավելություն է ցուցադրել։ Եթե մոլեկուլային ախտորոշման ամբողջական փուլը տևում էր միջինում մոտ 12 օր, ապա այս համակարգը արդյունքը տրամադրում էր պատրաստուկների թվայնացումից ընդամենը 12 րոպե անց։ Հաշվի առնելով նմուշների նախապատրաստումը՝ վերջնական եզրակացությունը հնարավոր էր ստանալ մեկ-երկու օրվա ընթացքում։
Հեղինակներն ընդգծում են, որ «Hetairos»-ը նախատեսված չէ մոլեկուլային վերլուծությունները փոխարինելու համար, այլ պետք է ծառայի որպես դրանք արագացնող և լրացնող գործիք։ Տեխնոլոգիան կարող է հատկապես օգտակար լինել այն երկրներում ու տարածաշրջաններում, որտեղ ժամանակակից ախտորոշիչ լաբորատորիաների հասանելիությունը սահմանափակ է, ինչպես նաև կնվազեցնի հետազոտության ծախսերը՝ արդեն իսկ առկա հիստոլոգիական պատրաստուկների օգտագործման շնորհիվ։
Հետևեք NEWS.am Medicine-ին Facebook-ում և Twitter-ում