Terapia rakoviny závisí od závratného množstva údajov: Tu je návod, ako sa to triedi v cloude

Pacienti s rakovinou a ich lekári majú o chorobe a jej liečbe viac informácií ako kedykoľvek predtým a dostupné informácie stále pribúdajú závratnou rýchlosťou. Všetky tieto informácie však nie sú užitočné, ak im ľudia nedokážu porozumieť. 

Zamyslite sa napríklad nad pacientom s rakovinou pľúc, ktorý by mohol dostať včasnú diagnózu prostredníctvom skríningového programu, ktorý vytvorí obraz z počítačovej tomografie (CT). Ako ich plán diagnostiky a liečby napreduje, ich správcovia budú prinášať zdroje údajov, ako je MR a molekulárne zobrazovanie, údaje o patológii – ktoré sa čoraz viac digitalizujú – a informácie o genomike. 

„Toto všetko, úprimne povedané, je veľmi náročnou výzvou pre samotné tímy starostlivosti, pretože premýšľajú o tom, ako sa o týchto pacientov čo najlepšie starať a liečiť ich,“ povedal Louis Culot, generálny riaditeľ genomiky a onkologickej informatiky v spoločnosti Philips počas Amazonu. Virtuálne podujatie webových služieb pre zdravotníctvo. 

"V onkológii alebo v akomkoľvek medicínskom odbore je to dôležité, pretože záleží na liečbe, záleží na intervencii," povedal Culot. „Nechceme dáta len pre dáta. Aké kroky by mohli členovia tímu starostlivosti prijať na základe informácií?

Aby inovátori získali lepší prehľad o všetkých týchto údajoch, obrátili sa na nástroje ako cloud computing a strojové učenie – s potenciálne život zachraňujúcimi výsledkami. Na tohtotýždňovom podujatí AWS Culot prešiel partnerstvom spoločnosti Philips s Centrom rakoviny MD Andersona na Texaskej univerzite, ktorého cieľom je pomôcť lekárom spojiť všetky svoje údaje, aby vytvorili personalizované plány starostlivosti pre pacientov. 

Satnam Alag, SVP softvérového inžinierstva v spoločnosti Grail, vysvetlil, ako jeho spoločnosť využíva cloud a strojové učenie na vývoj systému, ktorý dokáže skrínovať pacientov na desiatky rôznych typov rakoviny naraz, a nie jeden po druhom. 

Je ťažké preceňovať vplyv zlepšených skríningov a liečby rakoviny. V roku 2020 bolo na celom svete viac ako 19 miliónov prípadov rakoviny, poznamenal Alag, a takmer 10 miliónov úmrtí. Odhaduje sa, že každý tretí muž a jedna zo štyroch žien pravdepodobne počas života ochorie na rakovinu.

„Bude mne alebo členovi rodiny diagnostikovaná rakovina? Kde to je v mojom tele? Dá sa to vyliečiť? Alebo ma to zabije? Toto sú bežné otázky, ktoré mnohí z nás zdieľajú,“ povedal Alag. 

Našťastie, keď zhromažďujeme viac údajových bodov na štúdium rakoviny, vedci tiež rýchlo vyvíjajú nové možnosti liečby. Pokroky v molekulárnom profilovaní pomohli vedcom identifikovať rôzne kategórie a podkategórie rakoviny spolu s rôznymi potenciálnymi terapiami. V roku 2009 americký FDA schválil osem protirakovinových liekov, poznamenal Culot. Do roku 2020 sa tento počet zvýšil na 57. Okrem toho je v súčasnosti pre pacientov s rakovinou otvorených približne 1,500 XNUMX klinických štúdií. 

"Vo všeobecnosti existujú doslova stovky možných terapií alebo kombinácií terapií, ktoré možno použiť na liečbu rakoviny," povedal Culot. „Takže máme túto dvojitú výzvu, však? Ako dáme dokopy všetky tieto údaje, aby sme získali lepší obraz o pacientovi? A potom s týmto pohľadom, čo to všetko znamená z hľadiska najlepšej liečby?“

Na riešenie tohto problému vyvinuli lekári v MD Anderson systém podpory presného onkologického rozhodovania (PODS) – nástroj založený na dôkazoch, ktorý pomáha lekárom posúdiť relevantné informácie, ako sú najnovšie informácie o vývoji liekov a klinických štúdiách, ako aj reakcie pacientov na liečbu. . To im pomáha vypracovať personalizované liečebné plány.

V roku 2020 sa MD Anderson spojil so spoločnosťami Philips a AWS, aby sprístupnili systém lekárom a praktickým lekárom na celom svete. 

Systém mohol existovať iba v cloude, poznamenal Culot, z niekoľkých dôvodov. Je potrebné uložiť obrovské množstvo údajov a obrovské množstvo údajov, ktoré je potrebné spracovať. Systém musí byť zároveň bezpečným a vyhovujúcim systémom pre viacerých nájomcov pre odborníkov na celom svete. 

Najdôležitejšie je, že cloud umožňuje skutočne personalizované liečebné plány, poznamenal Culot, tým, že lekárom umožňuje spolupracovať a kombinovať svoje údaje. 

"Ľudia hovoria o rakovine ako o probléme s veľkými údajmi, ale ja to nazývam aj problém malého konca," povedal Culot. Uviedol príklad pacienta s rakovinou pľúc, ktorý sa dozvedel, že má rakovinu pľúc 4. štádia so špecifickými mutáciami. 

"Skončíte s podmnožinou a podskupinou týchto populácií, takže aj tie najväčšie zdravotnícke zariadenia majú niekedy len niekoľko pacientov, ktorí spĺňajú kritériá, od ktorých sa snažíme poučiť," povedal. „Tieto cloudové ekosystémy umožňujú kombinovať údaje – deidentifikované a vyhovujúcim spôsobom – aby sme sa z nich mohli poučiť.“

Podobne aj Satnam Alag z Grail povedal, že cloud je nevyhnutný pre vývoj Galleri, spoločnosti na test včasnej detekcie viacerých druhov rakoviny. Test je navrhnutý tak, aby odhalil viac ako 50 typov rakoviny ako doplnok k skríningovým testom na jednu rakovinu.

„Využitie sily genomiky a strojového učenia si vyžaduje veľa výpočtov,“ povedal Alag. "Je potrebné zhromaždiť a škálovať veľmi veľké množstvo údajov." 

Galleriho test z jedného odberu krvi využíva sekvenovanie DNA a algoritmy strojového učenia na analýzu kúskov DNA v krvnom obehu pacienta. Test špecificky hľadá bezbunkové nukleové kyseliny (cfDNA), ktoré nádory vylučujú do krvi, čo vám môže povedať, aký druh rakoviny je v tele a odkiaľ pochádza. 

"Namiesto skríningu jednotlivých druhov rakoviny musíme skrínovať jednotlivcov na rakovinu," povedal Alag. „A to je teraz možné vďaka dvom veľkým technologickým revolúciám, ktoré sa udiali za posledných 20 rokov. Po prvé, sila genomiky – teraz je možné sekvenovať kompletnú DNA... generovať terabajty údajov efektívne v priebehu niekoľkých dní. Po druhé, je to obrovské množstvo inovácií v oblasti strojového učenia. Teraz máme know-how na to, aby sme mohli zostavovať komplikované modely hlbokého učenia s desiatkami miliónov parametrov.“