ملاحظة: تقرير من مصدر واحد؛ في انتظار التأكيد.
قام باحثون ممولون من قبل المعاهد الوطنية للصحة (NIH) بتطوير scSurvival، وهو إطار عمل للتعلم الآلي يتنبأ ببقاء مرضى السرطان على قيد الحياة من خلال تحليل بيانات الأورام أحادية الخلية على نطاق واسع.
يُخصّص النموذج أوزاناً لخلايا الورم الفردية بناءً على ارتباطها بنتائج البقاء على قيد الحياة، مما يُتيح التنبؤات التي تحافظ على معلومات تفصيلية على مستوى الخلية غالباً ما تُفقد مع طرق المتوسطات التقليدية. وقد تم التحقق من صحة هذا النهج باستخدام مجموعات بيانات سريرية لأكثر من 150 مريضاً مصاباً بسرطان الجلد أو سرطان الكبد، وحقق تنبؤات أكثر دقة للبقاء على قيد الحياة من التقنيات الحالية.
يُمكّن برنامج ScSurvival الباحثين من ربط توقعات البقاء على قيد الحياة بمجموعات خلوية محددة داخل الأورام. في سرطان الجلد الميلانيني، ارتبطت مجموعات معينة من الخلايا المناعية والخلايا السرطانية التي حددها النموذج باستجابات العلاج المناعي ومستويات خطر الإصابة لدى المرضى، مما يشير إلى أن الاختلافات في تركيب الخلايا السرطانية تؤثر على تطور المرض ونتائج العلاج.
وفقًا لأنتوني ليتاي، الحاصل على دكتوراه في الطب، مدير المعهد الوطني للسرطان التابع للمعاهد الوطنية للصحة، يمكن أن تساعد هذه الأداة الأطباء في تحديد المرضى المعرضين لمخاطر عالية وفهم الأسباب البيولوجية لمخاطرهم، مما قد يؤدي إلى تحسين إدارة السرطان.
بشكل عام، يقدم برنامج scSurvival نهجًا واعدًا لتقييم مخاطر الإصابة بالسرطان من خلال الاستفادة من بيانات الخلية الواحدة، ويمكن أن يوجه استراتيجيات العلاج الدقيق في علم الأورام.