חדשות

הפתולוג הממוחשב: בטכניון פותחה שיטה לזיהוי מאפייני גידולים סרטניים

הטכנולוגיה מאפשרת לפתולוג לזהות ברקמה, תחת המיקרוסקופ, את סוג הסרטן ואת דרגת החומרה שלו וצפויה לשפר את ההתאמה האישית בטיפול במחלת הסרטן

מיקרוסקופ, בדיקת מעבדה (צילום: אילוסטרציה)

שיטה למיפוי קולטנים קריטיים על גבי תאים סרטניים, על סמך צילומי ביופסיות שנלקחו מחולות סרטן השד, פותחה בטכניון. דו"ח המחקר התפרסם בחודש שעבר בכתב העת JAMA Network, הוא בוצע על ידי הדוקטורנטים גיל שמאי ורון סלוסברג ופרופ׳ רון קימל מהפקולטה למדעי המחשב יחד עם ד"ר יואב ביננבאום מבית החולים איכילוב בתל אביב ופרופ׳ זיו גיל מהמרכז הרפואי רמב"ם בחיפה.

עורכי המחקר ציינו כי הטכנולוגיה החדשה צפויה להערכתם לשפר משמעותית את ההתאמה האישית בטיפולים בסרטן - התאמה המבוססת על למידה עמוקה. "היא מחלצת מידע מולקולרי מתוך תמונות הביופסיה שעברו צביעת המטוקסילין ואאוזין (H&E) – צביעה נפוצה המשמשת לבדיקת רקמות שנלקחו בביופסיה. הצביעה מאפשרת לפתולוג לזהות ברקמה, תחת המיקרוסקופ, את סוג הסרטן ואת דרגת החומרה שלו.

"עם זאת, הצביעה לבדה איננה מאפשרת לזהות מאפיינים קריטיים החיוניים בקביעת הטיפול המתאים. למשל, הפרופיל המולקולרי של הגידול, המסלולים הביולוגיים המתרחשים בו, הקוד הגנטי של התאים הסרטניים והקולטנים השכיחים שעל פני קרום התא.

הסריקה המקורית (משמאל) והאזורים מהם חולצה אינפורמציה (באדום, מימין) באמצעות הטכנולוגיה. צילום: דוברות הטכניון

"מיפוי הקולטנים שעל קרום התא רלוונטי במיוחד לרפואה מותאמת אישית, שכן הדבר מאפשר להתאים לחולי הסרטן טיפול החוסם את הקולטנים ובולם את התפתחות הגידול הסרטני".

צוות המחקר ציין כי "החידוש הקונספטואלי היה בחילוץ המידע המולקולרי מתוך צורת התאים וסביבתם, כלומר המורפולוגיה של הרקמה, כפי שהיא משתקפת בסריקות H&E.

גיל שמאי ופרופ' קימל סיפרו: "הפתולוגים שדיברנו איתם אמרו שזו משימה בלתי אפשרית. הסיבה לכך היא שהפתולוג האנושי לא יכול להסיק את תכונות הגידול מתוך צורתו היא כמות המשתנים העצומה. החדשות הטובות הן שטכנולוגיות של בינה מלאכותית, כחומר מחשב, ובעיקר למידה עמוקה מסוגלות לעשות זאת. המחשב, בניגוד לפתולוג ויהיה המיומן ביותר, יכול לאפיין את הסרטן בעזרת אנליזה מורכבת של המורפולוגיה שלו".

בעזרת כלים של עיבוד תמונה ובינה מלאכותית הראו החוקרים, לראשונה, את האפשרות לנבא את הפרופיל המולקולרי של התאים מתוך המורפולוגיה של הגידול - כלומר רק מתוך התבוננות על הרקמה כפי שהיא מופיעה בסריקות הסטנדרטיות (H&E).

"הצלחנו לזהות את ה'חתימה' שהסרטן מותיר ברקמה. זו חתימה מורפולוגית, צורנית, שבאמצעות הטכנולוגיה שלנו אנחנו מצליחים לדלות ממנה המון מידע קריטי. חשוב לציין כי מערכות למידה עמוקה חייבות כמות אדירה של מידע, והשגת מידע מהסוג הנדרש איננה פשוטה. לצורך כך כתבנו קוד תוכנה לסריקת מקורות ברשת ולהורדה אוטומטית של אלפי דוגמאות ביופסיה ושל המידע הרפואי הרלוונטי, המאושרים לשימוש מחקרי".

במחקר זה נבחנו יותר מ-20,000 סריקות מ-5,356 מטופלות חולות סרטן השד. באמצעות הטכנולוגיה החדשה מיפו החוקרים בין היתר קולטני אסטרוגן ופרוגסטרון מתוך הסריקות לבדן ועל סמך המורפולוגיה של התאים. המחקר התמקד בסרטן השד, אבל החוקרים מבהירים שזו הוכחת היתכנות הרלוונטית לכלל סוגי הסרטן.

פרופ' קימל: "הצלחנו להראות שלסרטן יש חתימה ייחודית במורפולוגיה של הרקמה ושמיפוי ממוחשב של מורפולוגיה זו יכול לספק מידע רלוונטי עצום על מאפייני הגידול. בשלב הראשון אנחנו מעריכים שזה יהיה כלי עזר שיסייע לרופאים לקבל החלטות, ובהמשך יפותח ככלי קליני של ממש".

נושאים קשורים:  הטכניון,  פרופ' רון קימל,  פתולוגיה,  רפואה מותאמת אישית,  סרטן השד,  חקר הסרטן,  חדשות,  ד"ר יואב ביננבאום,  פרופ׳ זיו גיל,  גידול סרטני
תגובות