طور فريق بحثي من كلية فيتربي للهندسة بجامعة جنوب كاليفورنيا خوارزمية ذكاء اصطناعي جديدة تسمّى RED للكشف المبكر عن الخلايا السرطانية في عينات الدم باستخدام خزعة سائلة، وهي تقنية تسمح باكتشاف عدد قليل من الخلايا السرطانية بين ملايين الخلايا الدم الطبيعية خلال نحو عشر دقائق.
تمتاز RED بكونها لا تحتاج إلى معرفة محددة بشكل الخلية التي تبحث عنها، فهي تبحث عن أنماط غير عادية وتصدر النتائج بحسب ندرتها، حيث تُعطى أكثر الأنماط غرابة الأولوية في التصنيف.
كيف تعمل خوارزمية RED
لا تعتمد RED على تقنيات حاسوبية تقليدية تتطلب مشاركة بشرية في فرز الخلايا، بل تستخدم الذكاء الاصطناعي لتحديد الأنماط غير العادية وتفصلها عن غيرها بناءً على ندرتها، مما يعني أنها تفحص ملايين الخلايا وتتعرف على الأنماط النادرة قبل الشائعة.
يتيح ذلك توجيه البحث بسرعة إلى الخلايا ذات الأهمية العالية عبر أنواع السرطان المحتملة، بدلاً من الاعتماد على خصائص معرفة مسبقاً.
طرق الاختبار والنتائج
جرّبت الخوارزمية بطريقتين: أولاً فحصت نتائج دم لمرضى مصابين بسرطان الثدي في مرحلة متقدمة، وثانياً أُضيفت خلايا سرطانية إلى عينات دم سليمة لمعرفة إن كان RED سيعثر عليها.
أظهرت النتائج أن RED تمكنت من اكتشاف 99% من الخلايا السرطانية الظهارية المضافة و97% من الخلايا البطانية، مع تقليل كمية البيانات التي تحتاج المراجعة بمقدار ألف مرة مقارنةً بالنهج التقليدي، كما وجدت ضعف عدد الخلايا المثيرة للاهتمام مقارنةً بالطرق السابقة، ما يساعد في الكشف عن أنواع عدة من السرطان مثل الثدي والبنكرياس والورم النقوي المتعدد.
وتُعد هذه الخوارزمية مثالاً على قدرة الذكاء الاصطناعي الحديث في إحداث تغيير جذري في طريقة إجراء أبحاث الرعاية الصحية، مع استمرار الجهود لتعزيز قدرة الذكاء الاصطناعي على اكتشاف السرطان في دم المرضى مبكراً.
