An outcome-blind H&E architecture score is associated with prostate cancer-specific mortality
تقدم هذه الدراسة درجة معمارية لصبغة الهيماتوكسيلين والإيوسين (H&E) مستمدة من التعلم العميق وغير مرتبطة بالنتائج، والتي تتنبأ بالوفيات الناجمة عن سرطان البروستاتا وتحدد المجموعات الفرعية عالية الخطورة، بما في ذلك أولئك الذين لديهم درجة غليسون (Gleason) في الخزعة تساوي أو تقل عن 6، وذلك من خلال رصد السمات الضارة مثل النمو المهدب وعدم الاستقرار الجيني التي لا يتم ترميزها بشكل كامل بواسطة تصنيف الدرجات القياسي.
البحث الأصلي مرخَّص بموجب CC BY 4.0 (https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/). هذا شرح مولَّده بالذكاء الاصطناعي للبحث أدناه. لم يكتبه المؤلفون ولم يصادقوا عليه. وللتحقق من الدقة التقنية، يرجى الرجوع إلى البحث الأصلي. اقرأ إخلاء المسؤولية الكامل
في عالم رعاية مرض السرطان، يعتمد الأطباء غالباً على نظام يسمى "مجموعة درجة غليسون" (Gleason Grade Group) لتقدير مدى خطورة ورم البروستاتا. ينظر هذا النظام إلى كيفية ترتيب الخلايا السرطانية تحت المجهر ويصنفها إلى فئات، من منخفضة المخاطر إلى عالية المخاطر. وهو الأداة المعيارية لاتخاذ القرار بشأن من يحتاج إلى علاج فوري ومن يمكنه الاكتفاء بالمراقبة والانتظار. ومع ذلك، فإن هذا النظام لديه نقطة عمياء؛ فهو يعامل جميع الأورام ضمن الفئة الواحدة كما لو كانت متطابقة، رغم أن ورمين يحملان نفس الملصق قد يبدوان مختلفين تماماً. فقد يحتوي أحدهما على منطقة صغيرة ومبعثرة من الخلاًيا العدوانية، بينما قد يكون الآخر محتشداً بها، أو يحتوي على أشكال خطيرة محددة يغفل عنها التصنيف المعياري. وبسبب ذلك، قد يكون بعض الرجال الذين قيل لهم إن سرطانهم منخفض المخاطر مصابين في الواقع بمرض أكثر عدوانية في الخفاء، مما قد يؤدي إلى الوفاة في نهاية المطاف.
لقد طور فريق من الباحثين في مركز "سيدارس-سيناي" الطبي (Cedars-Sinai Medical Center) طريقة جديدة للنظر إلى هذه الأورام تتجاوز الملصقات المعيارية. فقد أنشأوا برنامجاً حاسوبياً يفحص البنية الفعلية للخلايا السرطانية في عينة نسيجية، دون النظر أبداً إلى النتائج الطبية للمريض أو معرفة من نجا ومن توفي. ومن خلال تعليم الكمبيوتر التعرف على أنماط نمو محددة وخطيرة، استطاعوا توليد درجة تقيس حجم هذه الأنماط السيئة. وعندما اختبروا هذه الدرجة على آلاف الرجال الذين خضعوا للجراحة بسبب سرطان البروستاتا، وجدوا أنها تستطيع التنبؤ بمن سيموت من هذا المرض بعد عقود. والأهم من ذلك، أن الدرجة كانت مرتبطة فقط بالوفيات الناجمة عن سرطان البروستا، وليس بأسباب أخرى للوفاة، مما يشير إلى أنها تقيس شيئاً خاصاً بالورم نفسه.
بدأ الباحثون بتدريب نموذجهم الحاسوبي على مجموعة من صور الخزعات حيث قام خبراء بشريون بالفعل بتحديد أنواع الأنماط السرطانية المختلفة. لقد علموا النظام تحديد أربعة أشياء محددة: الأنسجة الطبيعية، ونمط منخفض المخاطر، ونمط مرتفع المخاطر، وشكل عدواني بشكل خاص يُعرف باسم "النمو المشبكي" (cribriform growth)، والذي يشبه المنخل أو قرص العسل. تعلم النظام رصد هذه السمات في بلاطات صغيرة من الصورة. وبمجرد انتهاء التدريب، قام الباحثون بقفل معرفة الكمبيوتر وطبقوها على مجموعتين كبيرتين من المرضى الذين استأصلوا البروستاتا بالفعل. جاءت المجموعة الأولى من دراسة طويلة الأمد لفحص السرطان، والثانية من مجموعة وطنية لبيانات السرطان. لم يخبر الباحثون الكمبيوتر عن أوقات بقاء المرضى على قيد الحياة خلال هذه العملية؛ بل تركوه ببساطة يقيم النسيج بناءً على مقدار البنية الخطيرة التي يراها.
كانت النتائج مذهلة. ففي دراسة الفحص الكبيرة، التي تتبعت الرجال لفترة متوسطها أكثر من اثنين وعشرين عاماً، نجحت الدرجة بوضوح في الفصل بين أولئك الذين سيموتون بسبب سرطان البروستاتا وأولئك الذين لن يموتوا بسببه. فمقابل كل خطوة صعود في الدرجة، زادت مخاطر الوفاة من سرطان البروستاتا بشكل ملحوğ. وكان الرجال الذين سجلوا أعلى الدرجات لديهم فرصة أكبر بكثير للموت من المرض مقارنة بأصحاب الدرجات المنخفضة. ومن المهم أن الدرجة لم تتنبأ بالوفاة لأسباب أخرى، مثل أمراض القلب أو أنواع أخرى من السرطان. تشير هذه النوعية إلى أن الدرجة تقيس حقاً تهديد ورم البروستاتا نفسه، بدلاً من أن تكون مجرد انعكاس لهشاشة المريض العامة أو عمره. وحتى عندما عدل الباحثون الدرجة المعيارية لغليسون وعوامل سريرية أخرى مثل العمر وحجم الورم، ظلت الدرجة توفر معلومات قيمة، حيث حددت مخاطر فاتها النظام المعيائي.
كما كشفت الدراسة أن هذه الدرجة الجديدة ليست مجرد إعادة صياغة لنظام التصنيف القديم. فبينما ترتبط بالدرجة المعيارية، إلا أنها تلتقط تفاصيل يتجاهلها النظام المعياري. فعلى سبيل المثال، ضمن مجموعة الرجال الذين قيل لهم إن لديهم سرطاناً منخفض المخاطر بناءً على خزعتهم، حددت الدرجة مجموعة فرعية ذات خطر طويل الأمد أعلى بكثير للوفاة من المرض. وفي هذه المجموعة منخفضة المخاطر، كان لدى أولئك الذين سجلوا أعلى الدرجات خطر وفاة من سرطان البروستاتا يزيد عن أربعة بالمائة على مدار عشرين عاماً، بينما كان لدى أصحاب أقل الدرجات خطر يقل عن واحد بالمائة. تشير هذه النتيجة إلى أن الكمبيوتر يكتشف سمات عدوانية خفية في النسيج قد يغفل عنها اختصاصي علم الأمراض البشري عند تعيين درجة معيارية. كما تمكنت الدرجة من تفكيك المخاطر إلى مكوناتها، مما أظهر أن كمية الأنسجة عالية الدرجة ووجود النمط المشبكي الذي يشبه المنخل يساهمان بشكل مستقل في الخطورة.
لفهم ما كان يحدث بيولوجياً، بحث العلماء في النشاط الجيني للأورام. ووجدوا أن الأورام ذات الدرجات العالية كانت مدفوعة بجينات مرتبطة بانقسام الخلايا السريع وعدم الاستقرار الجيني، وهي سمات مميزة للسرطان العدواني. كانت الدرجة أيضاً قوية، بمعنى أنها عملت بشكل جيد حتى عندما اختبرها الباحثون باستخدام أنواع مختلفة من أدوات الرؤية الحاسوبية، طالما أن تلك الأدوات مدربة على صور علم الأمراض. ومع ذلك، عندما حاولوا استخدام أداة رؤية حاسوبية مصممة للصور العامة بدلاً من الصور الطبية، اختفت الصلة بالبقاء على قيد الحياة. وهذا يؤكد أن الدرجة تعتمد على معرفة طبية محددة ببنية الأنسجة، وليس مجرد التعرف العام على الصور.
يقر الباحثون بأن عملهم هو مجرد نقطة انطلاق. فقد اقتصرت الدراسة على عدد الوفيات في المجموعات التي حللوها، مما جعل بعض التفاصيل الدقيقة أصعب في التحديد بيقين مطلق. كما أشاروا إلى أن الدرجة مستمدة من كتلة واحدة من الأنسجة، وستحتاج الدراسات المستقبلية إلى التأكد مما إذا كانت هذه الطريقة تعمل باستمرار عبر عينات كاملة من البروستاتا. ورغم هذه القيود، تثبت الدراسة أن الكمبيوتر يمكنه تعلم رؤية البنية الدقيقة والخطيرة لسرطان البروستاتا بطريقة مستقلة عن التحيز البشري أو المعرفة المسبقة بنتائج المرضى. ومن خلال التركيز على الشكل الفيزيائي وترتيب الخلايا، تقدم هذه الطريقة الجديدة أداة محتملة لتحديد الرجال المعرضين لخطر أعلى مما يوحي به تشخيصهم الحالي، مما قد يغير كيفية اتخاذ الأطباء للقرار بشأن من يحتاج إلى العلاج ومن يمكنه المراقبة بأمان.
غارق في أبحاث مجالك؟
تصلك نشرة يومية بأحدث الأبحاث المطابقة لكلماتك البحثية المفتاحية — مع ملخصات تقنية، بلغتك.