0

BEĞENDİM

ABONE OL

News

0

Massachusetts Genel Hastanesinde (MGH) çalışan araştırmacıların öncülük ettiği bir araştırma kadrosu, geçenlerde nüksetmenin hangi hastalarda en beklenen olduğunu (dolayısıyla hangi hastaların saldırgan tedaviden yarar görmesinin beklendiğini) varsayım etmek için yapay zekaya dayalı bir metot geliştirdi. Sistem, npj Precision Oncology bülteninde yayımlanan bir çalışmayla doğrulandı.

TAHMİNSEL ARAÇLARIN GELİŞTİRİLMESİNE ACİL MUHTAÇLIK VAR

Populer Science Türkiye’nin haberine göre erken evre melanomu bulunan birden fazla hastada, kanserojen hücreler ameliyatla alınıyor. Daha ileri kanser hastalarında ise sıklıkla, tümör hücrelerine karşı bağışıklık karşılığını tesirli biçimde güçlendiren ama değerli yan tesirler taşıyan bağışıklık denetim noktası baskılayıcıları uygulanıyor.

MGH Cildiye Kısmında araştırmacı olan kıdemli makale müellifi Yevgeni R. Semenov, “Yüksek tehlike altında bulunan hastaların seçilmesine yardımcı olacak tahminsel araçların geliştirilmesine acil halde gereksinim var” diyor. “Bu hastaların bağışıklık denetim noktası baskılayıcılarından görecekleri yararlar, kelam konusu tedavi sınıfında gözlenen yüksek orandaki morbid ve potansiyel olarak ölümcül immünolojik yan tesirleri yasal kılabilir.”

Araştırmacıların iki başka hasta setiyle geliştirip doğruladığı algoritmalarda, tümör kalınlığı ile kanser hücrelerinin bölünme oranlarının en haber verici özellikler olduğu belirlendi.