Terapiile pentru cancer depind de cantități amețitoare de date: iată cum sunt sortate în cloud

Pacienții cu cancer și medicii lor au mai multe informații despre boală și tratamentul acesteia decât oricând, iar informațiile disponibile continuă să crească într-un ritm amețitor. Toate aceste informații, totuși, nu sunt utile dacă oamenii nu pot înțelege totul. 

Gândiți-vă la un pacient cu cancer pulmonar, de exemplu, care ar putea primi un diagnostic precoce printr-un program de screening care produce o imagine de tomografie computerizată (CT). Pe măsură ce diagnosticul și planul lor de tratament avansează, îngrijitorii lor vor aduce surse de date precum RM și imagistica moleculară, date patologice - care sunt din ce în ce mai digitalizate - și informații genomice. 

„Toate acestea, sincer, sunt o provocare foarte dificilă pentru echipele de îngrijire înseși, deoarece se gândesc la cum să îngrijească și să trateze cel mai bine acești pacienți”, a declarat Louis Culot, director general al genomică și informatică oncologică la Philips, în timpul unui Amazon. Eveniment virtual Web Services pentru industria sănătății. 

„În oncologie acum, sau în orice disciplină medicală, acest lucru contează pentru că contează tratamentul, contează intervenția”, a spus Culot. „Nu vrem date doar de dragul datelor. Ce măsuri ar putea lua membrii echipei de îngrijire pe baza informațiilor?”

Pentru a înțelege mai bine toate aceste date, inovatorii au apelat la instrumente precum cloud computing și învățarea automată – cu rezultate care pot salva vieți. La evenimentul AWS de săptămâna aceasta, Culot a trecut prin parteneriatul Philips cu MD Anderson Cancer Center de la Universitatea din Texas, care își propune să ajute medicii să-și reunească toate datele pentru a crea planuri de îngrijire personalizate pentru pacienți. 

Satnam Alag, SVP de inginerie software la Grail, a explicat modul în care compania sa folosește cloud-ul și învățarea automată pentru a dezvolta un sistem care poate examina pacienții pentru zeci de tipuri diferite de cancer simultan, mai degrabă decât unul la un moment dat. 

Este greu de exagerat impactul îmbunătățirii screening-urilor și tratamentelor pentru cancer. În 2020, au existat peste 19 milioane de cazuri de cancer la nivel global, a menționat Alag, și aproape 10 milioane de decese. Se estimează că unul din trei bărbați și una din patru femei sunt susceptibile de a face cancer pe parcursul vieții.

„Vom fi diagnosticat cu cancer eu sau un membru al familiei? Unde este în corpul meu? Se poate vindeca? Sau o să mă omoare? Acestea sunt întrebări comune pe care mulți dintre noi le împărtășesc”, a spus Alag. 

Din fericire, pe măsură ce colectăm mai multe puncte de date pentru a studia cancerul, oamenii de știință dezvoltă, de asemenea, noi opțiuni de tratament rapid. Progresele în profilarea moleculară au ajutat oamenii de știință să identifice diferite categorii și subcategorii de cancer, împreună cu diferite terapii potențiale. În 2009, FDA din SUA a aprobat opt ​​medicamente împotriva cancerului, a remarcat Culot. Până în 2020, acest număr a crescut la 57. În plus, în prezent există aproximativ 1,500 de studii clinice deschise pacienților cu cancer. 

„În general, există acum literalmente sute de terapii posibile sau combinații de terapie, care pot fi folosite pentru a trata cancerul”, a spus Culot. „Deci avem această dublă provocare, nu? Cum adunăm toate aceste date pentru a obține o imagine mai bună a pacientului? Și apoi, din această perspectivă, ce înseamnă totul în ceea ce privește cel mai bun tratament?”

Pentru a aborda această problemă, medicii de la MD Anderson au dezvoltat sistemul Precision Oncology Decision Support (PODS) - un instrument bazat pe dovezi care îi ajută pe medici să evalueze informații relevante, cum ar fi cele mai recente în dezvoltarea de medicamente și studiile clinice, precum și răspunsurile pacienților la tratamente. . Acest lucru îi ajută să dezvolte planuri de tratament personalizate.

În 2020, MD Anderson a colaborat cu Philips și AWS pentru a pune sistemul la dispoziția medicilor și practicienilor din întreaga lume. 

Sistemul ar putea exista doar în cloud, a remarcat Culot, din mai multe motive. Există o cantitate enormă de date de stocat și cantități uriașe de procesare a datelor care trebuie să aibă loc. În același timp, sistemul trebuie să fie un sistem multi-locatari sigur și compatibil pentru practicienii din întreaga lume. 

Poate cel mai important, cloud-ul permite planuri de tratament cu adevărat personalizate, a remarcat Culot, permițând medicilor să colaboreze și să-și combine datele. 

„Oamenii vorbesc despre cancer ca pe o problemă de date mari, dar este, de asemenea, ceea ce eu numesc o problemă la un nivel mic”, a spus Culot. El a dat exemplul unui pacient cu cancer pulmonar care află că are cancer pulmonar în stadiul 4 cu mutații specifice. 

„Vei ajunge să subgrupezi și subgrupezi aceste populații, astfel încât chiar și cele mai mari instituții de îngrijire a sănătății au uneori doar câțiva pacienți care îndeplinesc criteriile de la care încercăm să învățăm”, a spus el. „Pentru a putea combina date – de-identificate, într-un mod conform – astfel încât să putem învăța din acestea, este activat prin aceste ecosisteme bazate pe cloud.”

În mod similar, Satnam Alag de la Grail a spus că cloud-ul este imperativ pentru dezvoltarea Galleri, testul companiei de detecție timpurie a mai multor cancer. Testul este conceput pentru a detecta mai mult de 50 de tipuri de cancer ca o completare a testelor de screening pentru un singur cancer.

„Exploarea puterii genomicii și a învățării automate necesită mult calcul”, a spus Alag. „Trebuie colectate și scalate cantități foarte mari de date.” 

Dintr-o singură extragere de sânge, testul Galleri utilizează algoritmi de secvențiere ADN și de învățare automată pentru a analiza bucăți de ADN din fluxul sanguin al pacientului. Testul caută în mod specific acizii nucleici fără celule (cfDNA) pe care tumorile îi aruncă în sânge, ceea ce vă poate spune ce tip de cancer este în organism și de unde provine. 

„În loc să facem doar screening-ul pentru cancerul individual, trebuie să facem screening-ul persoanelor pentru cancer”, a spus Alag. „Și acest lucru este acum posibil datorită a două mari revoluții tehnologice care au avut loc în ultimii 20 de ani. În primul rând, puterea genomicii - acum este posibil să secvențăm întregul ADN... generând terabytes de date în mod eficient, în câteva zile. În al doilea rând, este cantitatea uriașă de inovație în învățarea automată. Acum avem cunoștințele necesare pentru a putea construi modele complicate, de învățare profundă, cu zeci de milioane de parametri.”