شركات ناشئة تطور أدوات ذكاء اصطناعي لتسريع تشخيص سرطان الثدي وتخصيص العلاج

تعمل شركات ناشئة ضمن برنامج NVIDIA Inception على توظيف الذكاء الاصطناعي لمعالجة فجوات متعددة في رعاية سرطان الثدي، من صعوبة الوصول إلى الفحص ونقص أطباء الأشعة، إلى بطء نتائج الاختبارات التي يعتمد عليها اختيار العلاج. وتأتي هذه التطبيقات في الولايات المتحدة حيث تُجرى نحو 40 مليون صورة ماموغرام سنوياً، بينما يُتوقع أن يؤدي نقص أطباء الأشعة خلال العقد المقبل إلى زيادة الضغط على منظومة القراءة والتشخيص.

وتقول NVIDIA إن الشركات التي تستعرضها تستخدم بنيتها الحوسبية، بما في ذلك وحدات معالجة الرسوميات وCUDA وMONAI، لبناء أدوات تمتد من التصوير الآلي إلى تحليل الشرائح المرضية ودمج البيانات السريرية والجينية.

تصوير أكثر اتساقاً وأقرب إلى المريضة

تطور iSono Health منصة ATUSA، وهي نظام موجات فوق صوتية ثلاثي الأبعاد وكمّي قابل للارتداء، حاصل على تصريح من FDA. يلتقط النظام حجماً معيارياً للثدي خلال نحو دقيقتين لكل ثدي، مقارنة بما يصل إلى 45 دقيقة للفحص التقليدي بالموجات فوق الصوتية اليدوية.

يعتمد النظام على الذكاء الاصطناعي لأتمتة التقاط الصور، وقد دُرّب على آلاف الفحوص الكاملة التي تضم أكثر من 1.5 مليون إطار بالموجات فوق الصوتية. وتقول الشركة إن النظام أكثر حساسية بنسبة 28% من الموجات فوق الصوتية اليدوية ثنائية الأبعاد. كما أن توحيد طريقة التصوير قد يساعد على مقارنة الفحوص السنوية وتقليل التباين المرتبط بخبرة مشغل الجهاز.

تتوفر ATUSA تجارياً عبر عيادات شريكة في كاليفورنيا وتكساس وجورجيا وتينيسي وواشنطن العاصمة. وتُجري iSono Health دراسة متعددة المراكز بمشاركة 3,200 مريض للتحقق من أداء المنصة، مع مواقع بحث رئيسية في UC Davis وVanderbilt University Medical Center. وتعمل الشركة على توسيع أدواتها لتشمل كشف الآفات وتقسيمها وتصنيفها، ثم دمج الموجات فوق الصوتية ثلاثية الأبعاد مع الماموغرام والتصوير بالرنين المغناطيسي والمعلومات السريرية.

تقليل العبء على أطباء الأشعة

تطور Whiterabbit.ai برنامج WRDensity، وهو أداة حاصلة على تصريح FDA لتقييم كثافة الثدي آلياً من صور الماموغرام، وقد استُخدمت في رعاية مئات الآلاف من المرضى. كما تقدم WRRisk لدعم القرار السريري وتقدير خطر الإصابة بسرطان الثدي على المدى الطويل.

وتبحث الشركة في جيل جديد من أدوات الذكاء الاصطناعي للماموغرافيا يمكن أن يساعد أطباء الأشعة على اكتشاف مزيد من السرطانات، مع أتمتة فحص الصور التي لا تظهر مؤشرات على الإصابة. الفكرة العملية هنا ليست استبدال الطبيب، بل تخفيف مهمة البحث عن حالات نادرة؛ إذ يقول المؤسس المشارك والمدير التقني Jason Su إن طبيب أشعة الثدي يحاول العثور تقريباً على حالة سرطان واحدة بين كل 200 صورة ماموغرام.

من الصورة إلى قرار العلاج

تركز Ataraxis AI على مرحلة ما بعد التشخيص، حيث قد تتطلب قرارات العلاج اختبارات نسيجية تستغرق من أسبوعين إلى أربعة أسابيع. تحلل نماذج الشركة شرائح علم الأمراض الرقمية ومتغيرات سريرية معيارية للتنبؤ باستجابة الورم للعلاج وخطر عودته.

يتنبأ أحد النماذج باحتمال انكماش الورم استجابةً للعلاج الكيميائي قبل الجراحة، بينما يقدّر نموذج آخر بعد الجراحة خطر عودة المرض خلال خمس سنوات والفائدة المحتملة من العلاج الكيميائي. وتقول الشركة إن النموذجين خضعا للتحقق في أكثر من عشر مؤسسات وعدة تجارب سريرية، ويُستخدمان سريرياً، مع تشغيلهما على بنى محلية أو مراكز بيانات خارجية أو السحابة.

دمج البيانات في نموذج ثلاثي الأبعاد

تطور SimBioSys تقنية للطب الدقيق تنشئ نماذج ثلاثية الأبعاد لأورام الثدي والأوعية والأنسجة الرخوة، بهدف دعم الجراحة والتخطيط العلاجي. كما طورت أداة لتقدير خطر عودة السرطان اعتماداً على بيانات حجمية من الرنين المغناطيسي، ونتائج علم الأمراض، والبيانات السريرية.

يكمن التغير الأهم في جمع أنواع متعددة من البيانات بدلاً من تحليل كل مصدر منفرداً. لكن المادة نفسها تشير إلى قيد جوهري: بعض التقنيات المذكورة ما زال استقصائياً ولم يحصل على موافقة FDA للاستخدام التجاري. كما أن نتائج الدراسات الجارية والتحقق السريري ستظل عاملاً حاسماً قبل تعميم هذه الأدوات، خصوصاً عندما تؤثر التنبؤات مباشرة في قرارات العلاج.

لماذا يهم هذا الخبر؟

توضح هذه التطبيقات أن القيمة العملية للذكاء الاصطناعي في سرطان الثدي لا تقتصر على اكتشاف صورة غير طبيعية، بل تمتد إلى جعل التصوير أكثر قابلية للتكرار، وترتيب المخاطر، وتسريع تحليل البيانات التي تسبق قرار العلاج. ومع ذلك، فإن الاعتماد السريري لا تحدده سرعة نماذج الذكاء الاصطناعي وحدها؛ فالتصاريح التنظيمية، والتحقق عبر مؤسسات متعددة، ودقة التنبؤ لدى مجموعات مختلفة من المرضى، كلها أسئلة لا تزال قائمة.