نقش تحول آفرین یادگیری ماشین در تشخیص و درمان اندومتریوز
اندومتریوز (EMS) یک بیماری التهابی مزمن وابسته به استروژن است که به شدت بر کیفیت زندگی و سلامت باروری میلیون‌ها زن در سراسر جهان تأثیر می.گذارد با وجود شیوع بالا، تشخیص و درمان اندومتریوز همچنان یک چالش بزرگ است زیرا این بیماری دارای پاتوفیزیولوژی پیچیده ای است و روشهای غیرتهاجمی قابل اعتمادی برای تشخیص آن وجود ندارد اما با ظهور یادگیری ماشین (ML) ، عصر جدیدی از پزشکی دقیق در حال شکل گیری است که مسیرهای نوینی را برای تشخیص زودهنگام، درمان شخصی سازی شده و درک عمیقتر مکانیسمهای مولکولی این بیماری ارائه میدهد.
یادگیری ماشین در تشخیص اندومتریوز دقت و کشف زودهنگام
در گذشته تشخیص اندومتریوز عمدتاً به روشهای تهاجمی مانند لاپاروسکوپی متکی بود که معمولاً منجر به تأخیرهای طولانی در شناسایی بیماری میشد.
یادگیری ماشین این روند را متحول کرده است، زیرا می تواند با تحلیل مجموعه داده‌های وسیع شامل اطلاعات ترانسکریپتومیکس تصاویر پزشکی و سوابق بالینی، الگوهای ظریف و حیاتی مرتبط با اندومتریوز را شناسایی کند.
کشف بیومارکرها و مدلهای پیش بینی کننده
مطالعه بررسی شده از تکنیکهای ML شامل تحلیل شبکه هم بیان ژن وزنی (WGCNA) و شبکه تعامل پروتئین-پروتئین (PPI) استفاده کرده است تا سه ژن کلیدی PAPSS1 - MAN2A1 و RIBC2 را شناسایی کند که میتوانند به عنوان بیومارکرهای بالقوه برای تشخیص اندومتریوز و ارتباط آن با سقط مکرر (RPL) مورد استفاده قرار گیرند بررسی این بیومارکرها از طریق نمودار مشخصه عملکرد (ROC) نشان داد که آنها از دقت تشخیصی بالایی برخوردار هستند و میتوانند زمینه ساز توسعه روشهای غیرتهاجمی برای تشخیص زودهنگام این بیماری باشند.
تحلیل ترانسکریپتو میکس و تشخیص مبتنی بر داده
یادگیری ماشین با ادغام چندین مجموعه داده ترانسکریپتومیک از پایگاه داده GEO، موفق به شناسایی ۲۶ ژن متفاوت بیان شده (DEGS) شده است که بین اندومتریوز و سقط مکرر مشترک هستند. این کشف نشان دهنده ارتباط مولکولی میان این دو بیماری است و درک دقیق تری از مکانیسمهای مشترک آنها ارائه می دهد.
پیشرفت در تصویر برداری پزشکی
یادگیری عمیق (Deep Learning، یکی از شاخه‌های پیشرفته ML ، در تحلیل تصاویر MRI و سونوگرافی برای شناسایی ضایعات اندومتریوزی بسیار موفق بوده است این مدلها با آموزش بر روی داده‌های تصویر برداری برچسب گذاری شده قادرند تفاوت میان بافتهای طبیعی و اندومتریوزی را با دقت بالا تشخیص دهند و به این ترتیب نیاز به روشهای جراحی تشخیصی را کاهش دهند.
نقش یادگیری ماشین در درمان شخصی سازی شده و شناسایی اهداف درمانی
علاوه بر تشخیص، یادگیری ماشین نقش کلیدی در آینده درمان اندومتریوز دارد، زیرا قادر است استراتژی‌های درمانی را بهینه سازی کند و اهداف دارویی جدیدی را شناسایی نماید.
کشف داروها
مطالعه از پایگاه داده دارویی (DSigDB) برای پیشبینی مولکولهای کوچکی که میتوانند بیان ژنهای کلیدی را تعدیل کنند استفاده کرده است. این روش میتواند فرآیند شناسایی داروهای جدید را تسریع کند و زمان و هزینه توسعه داروهای سنتی را به طور چشمگیری کاهش دهد.
تحلیل نفوذ ایمنی و بینش‌های جدید برای ایمنی درمانی
اندومتریوز به طور فزاینده ای به عنوان یک بیماری با واسطه سیستم ایمنی شناخته میشود. تحلیل ML از پروفایل ایمنی ،بیماران اطلاعات ارزشمندی را درباره الگوهای نفوذ سلولهای ایمنی ارائه داده است. استفاده از الگوریتم CIBERSORT در این مطالعه نشان داده است که برخی سلولهای ایمنی خاص با بیومارکرهای شناسایی شده مرتبط هستند که این موضوع نشان دهنده پتانسیل آنها به عنوان اهداف
درمانهای مبتنی بر سیستم ایمنی است.
طبقه بندی ریسک بیماران با یادگیری ماشین
توانایی مدل سازی پیش بینی کننده ML فراتر از تشخیص اولیه است و به پزشکان کمک میکند که بیماران را بر اساس احتمال عود بیماری یا واکنش به درمانهای خاص طبقه بندی .کنند این قابلیت امکان طراحی درمانهای شخصی سازی شده را فراهم میکند که اثر بخشی حداکثری دارند و عوارض جانبی را به حداقل می رسانند.
آغاز عصری جدید از پزشکی دقیق مبتنی بر داده
ادغام یادگیری ماشین در تحقیقات اندومتریوز تنها یک پیشرفت فناورانه نیست بلکه یک تغییر بنیادین در نحوه تشخیص درک و درمان این بیماری است با استفاده از هوش مصنوعی، پزشکان و پژوهشگران میتوانند به سمت تشخیص‌های غیرتهاجمی درمانهای هدفمند و مراقبت‌های پزشکی شخصی سازی شده حرکت کنند.
با ادامه پیشرفت‌ها در زیست اطلاعات (Bioinformatics) مبتنی بر ML ، رازهای پنهان اندومتریوز ممکن است به زودی راه را برای کشف‌های تحول آفرین هموار کنند و آینده ی سلامت زنان را
متحول سازند.
گردآورنده: فرزانه تقی پور
