AI는 NHS의 새로운 약물에 적합하지 않은 대장암 환자를 선별할 수 있습니다.

영국과 아일랜드의 연구자들은 베가시주맙 또는 암 성장을 늦추는 약물에 반응할 가능성이 적은 말기 대장암 환자를 예측하기 위해 인공 지능 (AI) 기반 도구를 개발했습니다. 이 발견은 NHS에서 이 약물이 새로 사용 가능하기 때문에 중요하지만 이점은 환자의 일부만 느낄 수 있습니다.

4월 14일 화요일 가디언의 보도를 인용하면, 이 방법은 런던의 암 연구소와 더블린의 RCSI 의과 대학의 연구자들이 개발했습니다. 목표는 환자에게 효과가 없을 가능성이 높은 치료를 피하는 것이지만 여전히 심각한 부작용을 가져다줍니다.

문제는 사실 작지 않습니다. 영국에서 매년 거의 10,000 건의 후기 대장암 사례가 발견됩니다. 진단은 젊은 성인 그룹에서도 증가하고 있습니다. 대장암은 폐암 다음으로 두 번째로 높은 사망 원인입니다. 조기에 발견되면 생존 확률은 98 %에 이를 수 있습니다. 그러나 후기 단계에서는 5 년 생존율이 10 %까지 떨어질 수 있습니다.

이 연구에서 연구자들은 12월 영국 공공 의료 서비스인 국립 보건 서비스(NHS)가 승인한 약물인 베가시주맙을 투여받은 유럽의 117명의 암 환자를 추적했다. 이 약물은 종양이 성장하는 데 필요한 단백질을 억제함으로써 작동합니다. 그러나 환자의 상당수는 실제로 이 약물의 이점을 얻지 못했으며, 혈전증부터 위장관 장애에 이르기까지 위험이 상당히 심각했습니다.

가디언의 보고서에 따르면 연구자들은 PhenMap이라는 AI 도구를 사용하여 복잡한 종양 유전자 데이터를 읽습니다. 그곳에서 그들은 약물에 대한 환자의 반응 패턴을 발견하고 동일한 유전자 돌연변이를 가진 환자 그룹을 식별하여 부정적인 반응을 일으킬 위험이 높습니다.

암 연구소의 계층화 및 정밀 치료 교수 인 Anguraj Sadanandam은 암이 확산되면 환자의 치료 옵션이 매우 제한적이라고 말했습니다. "그러나 우리는 대부분의 환자가이 약물의 이점을 얻지 못할 것이라는 것을 알고 있습니다. 이는 수천 명의 사람들이 불쾌한 부작용에 헛되이 직면할 수 있음을 의미합니다."라고 그는 말했습니다.

그는 AI 방법이 인간이 포착하기 어려운 패턴을 읽는 데 도움이된다고 덧붙였다. "이 연구에서 우리는 이러한 방법이 베바시주맙 치료에 반응할 가능성이 가장 적은 환자를 식별할 수 있음을 보여주었습니다."라고 Sadanandam은 The Guardian가 인용 한 바와 같이 말했습니다.

연구자들은 이러한 결과가 더 많은 환자 그룹에서 테스트되어야한다고 생각합니다. 그들은 또한 유사한 접근법이 다른 유형의 암에 사용될 수 있는지 여부를 보길 원합니다.

이러한 발견은 치료가 더 이상 사용 가능한 약물에 관한 것이 아니라 어떤 약물이 실제로 도움이 될 가능성이 있는지에 관한 것이라는 것을 시사합니다.