Süni intellekt dəstəyi ilə HER2-aşağı süd vəzi xərçənginin diaqnostikasında yeni dövr

Süd vəzi xərçəngində HER2 zülalının ekspressiya səviyyəsi xəstələrin hansı hədəfə yönəlmiş müalicələrdən faydalana biləcəyini müəyyənləşdirməkdə mühüm rol oynayır. Əvvəllər “HER2-mənfi” kimi təsnif edilən bir çox xəstədə əslində aşağı və ya ultraaşağı HER2 ekspressiyası olub. Bu, onların son illərdə hazırlanmış Enhertu kimi anticisim-dərman konjuqatı müalicələrindən potensial fayda görə biləcəyini göstərir. Lakin bu fərqləri ənənəvi patoloji üsullarla tanımaq həmişə mümkün olmaya bilər.

2025 ASCO İllik Toplantısı nda 1014 nömrəli məruzə kimi təqdim edilən yeni beynəlxalq, çoxmərkəzli tədqiqata görə, süni intellekt (Sİ) dəstəyi ilə HER2 təsnifatlarının dəqiqliyi nəzərəçarpacaq dərəcədə artır. Xüsusilə HER2-aşağı və HER2-ultraaşağı kateqoriyalarının düzgün müəyyənləşdirilməsində Sİ mühüm fərq yaradır.

Tədqiqatın xülasəsi: Diaqnostikada yeni dövr

Tədqiqat 10 ölkədən 105 patoloqun iştirakı ilə təşkil edilmiş rəqəmsal təlim platforması ComPath Academy üzərindən aparılıb. İştirakçılar HER2 immunhistokimya (IHK) qiymətləndirməsində 2023 ASCO/CAP təlimatına əlavə olaraq “HER2-ultraaşağı” (IHK 0, membran boyanması olan) və “HER2-null” (IHK 0, membran boyanması olmayan) alt təsnifatlarından da istifadə edərək 20 rəqəmsal süd vəzi xərçəngi hadisəsini qiymətləndiriblər.

İstifadə olunan süni intellekt sistemi: ComPath Academy və Mindpeak infrastrukturu

Bu tədqiqatda istifadə olunan süni intellekt infrastrukturu Almaniyada yerləşən Mindpeak GmbH tərəfindən hazırlanmış və xüsusi olaraq rəqəmsal patologiya təlimi üçün qurulmuş ComPath Academy adlı platformaya daxil edilib. Platforma patoloqlara konkret hadisə əsasında qərar dəstəyi vermək üçün hazırlanıb və süd vəzi xərçəngi hadisələrində HER2 IHK qiymətləndirməsinin dəqiqliyini artırmağı hədəfləyib.

Tədqiqatda istifadə olunan alqoritmin texniki adı (məsələn, CNN, Transformer) birbaşa göstərilməsə də, tədqiqatın quruluşundan aşağıdakı texnoloji xüsusiyyətlər anlaşılır:

• Təsvirlərin təsnifatına əsaslanan maşın öyrənməsi alqoritmi istifadə olunub.

• Model şiş hüceyrəsi səviyyəsində təhlil apararaq ayrı-ayrı hüceyrələrdə membran boyanmasını aşkarlamaq üçün öyrədilib.

• Xüsusilə IHK 0, HER2-aşağı  və HER2-ultraaşağı  kimi sərhəd kateqoriyalarının fərqləndirilməsinə yönəlib.

• Süni intellekt nəticələrində izah oluna bilmə (explainability) təmin edilib; bu da böyük ehtimalla qərar dəstəyi sisteminə daxil edilmiş vizuallaşdırma qatlarının (məsələn, istilik xəritəsi və ya diqqət xəritəsi) olduğunu göstərir.

Mindpeak GmbH rəqəmsal patologiyada süni intellekt tətbiqləri hazırlayan öncül şirkətdir. Süd vəzi xərçəngi başda olmaqla ağciyər və prostat xərçəngi kimi sahələrdə IHK qiymətləndirməsini avtomatlaşdıran dərin öyrənmə əsaslı həllər hazırlayır. Bu alqoritmlər əsasən konvolyusion neyron şəbəkələri (CNN) üzərində qurulur.

Nəticə olaraq, bu tədqiqatda istifadə olunan süni intellekt sistemi HER2 immunhistokimya (IHK) qiymətləndirməsi üçün xüsusi öyrədilmiş, CNN əsaslı təsvir təhlili proqramıdır. Rəqəmsal təlim platformasına daxil edilərək həm diaqnostik dəqiqliyi, həm də patoloqlar arasındakı uyğunluğu artırıb.

🔍 Süni intellekt müdaxiləsi nəyi dəyişdi?

• İlk iki qiymətləndirmədə Sİ köməyi olmadan dəqiqlik: 89,1%

• Üçüncü qiymətləndirmədə Sİ köməyi ilə dəqiqlik: 96,1%

• Patoloqlar arasında uyğunluq əmsalı (konkordans):

  • Sİ olmadan: 0,506

  • Sİ ilə: 0,798

• Klinik kateqoriyaya görə düzgün təsnifat tezliyi:

  • Sİ olmadan: 90,1%

  • Sİ ilə: 95,0%

• HER2-aşağı və ya HER2-ultraaşağı hadisələrin səhvən HER2-null kimi təsnif edilməsi:

  • Sİ sayəsində 24,4% azalıb

Bu rəqəmlər Sİ-nin yalnız diaqnostika keyfiyyətini artırmadığını, həm də müalicəyə çıxış üçün həlledici olan diaqnostik səhvləri əhəmiyyətli dərəcədə azaltdığını göstərir.

Niyə bu qədər vacibdir?

HER2 ekspressiyası aşağı süd vəzi xərçəngləri əvvəllər müalicə imkanı tapmayan minlərlə xəstə üçün ümidverici yeni müalicələrə qapı açır. Lakin bu potensial yalnız düzgün diaqnoz qoyulduqda reallaşa bilər.

HER2-mənfi adlandırılan şişlərin təxminən 65%-i əslində müəyyən qədər HER2 ekspressiyası göstərir və artıq HER2-aşağı və ya HER2-ultraaşağı kimi təsnif olunur. Bu xəstələr HER2-yə yönəlmiş dərmanlardan faydalana bilər; lakin bunun üçün düzgün diaqnoz şərtdir. Bu tədqiqat Sİ-nin diaqnostik boşluğu aradan qaldırmaq gücünü ilk dəfə çoxmərkəzli məlumatlarla ortaya qoyur.

Şərh

HER2 qiymətləndirməsinin dəqiqliyi xəstələrin ən yaxşı müalicəni almasını təmin edir. Bu tədqiqat Sİ dəstəkli yanaşmanın yalnız diaqnostik dəqiqliyi artırmadığını, həm də müalicə qərarlarına birbaşa təsir edən hallarda fayda verdiyini göstərir. Süni intellekt həkimi əvəz etmək üçün deyil, daha ağıllı və sürətli işləyərək yüksək keyfiyyətli, fərdiləşdirilmiş yardım göstərməyimizə kömək etmək üçündür.

Nəticə: Süni intellekt ilə daha çox qadına ümid

Bu tədqiqat süd vəzi xərçəngində HER2-nin müəyyənləşdirilməsinin nə qədər mürəkkəb və müalicə qərarları baxımından nə qədər vacib olduğunu bir daha göstərir. Süni intellekt yalnız vaxt qazandıran deyil, həyat qurtaran dəstək vasitəsinə çevrilir. Hər yeni texnologiya kimi, düzgün tətbiq olunarsa, klinik praktikaya konkret faydalar verir.

Süd vəzi xərçənginin gələcəyi artıq yalnız hüceyrələrin deyil, məlumatların da mikroskop altına girdiyi dünyaya doğru inkişaf edir. Sİ dəstəkli diaqnostika sistemləri ilə daha çox xəstə düzgün vaxtda düzgün müalicəyə çata bilər.