מודלי AI מנבאים מי יגיב לאימונותרפיה בסרטן ריאה

בינה מלאכותית מצליחה לנבא אילו חולי סרטן ריאה יגיבו היטב לאימונותרפיה – טוב יותר מהרופאים עצמם, וטוב יותר מהביומרקרים הקיימים. זה הממצא המרכזי של פרויקט I3LUNG, מחקר בינלאומי ענק שפורסם בכתב העת Nature Medicine ושכלל כ-2,400 חולים מ-6 מרכזים רפואיים, ובהם מרכז רפואי בישראל.

למה זה חשוב עכשיו?

אימונותרפיה חוללה מהפכה בטיפול בסרטן ריאה מתקדם (NSCLC). התרופות האלה מחזקות את מערכת החיסון של החולה כדי שתילחם בגידול. אבל יש בעיה גדולה: רק בין 20% ל-30% מהחולים מגיבים לטיפול בצורה משמעותית וארוכת טווח. היתר מפתחים עמידות. כיום, ההחלטות הטיפוליות נשענות בעיקר על ביומרקר בשם PD-L1 – מדד שמגבלותיו ידועות היטב.

"אנחנו צריכים כלים חכמים יותר", אומרת פרופסור מרינה גרסינו, אונקולוגית בבית החולים UChicago Medicine ומחברת בכירה במחקר. "כלי תמיכה בקבלת החלטות, שנבנים אפילו מנתונים קליניים שגרתיים, יכולים לעלות על הביומרקרים שאנחנו מסתמכים עליהם היום".

איך זה עובד?

פרויקט I3LUNG (NCT05537922) פיתח מודל AI שמנבא תגובה לאימונותרפיה והישרדות. בשונה ממודלים שמתבססים על מקור מידע יחיד, כאן שולבו סוגי נתונים רבים: נתונים קליניים, נתוני הדמיה, נתוני פתולוגיה ונתונים גנומיים. המטרה היא ליצור כלי תומך החלטה מוסבר (Explainable AI) – כזה שהרופאים יכולים להבין כיצד הגיע להמלצה מסוימת.

החוקרים לקחו נתונים רטרוספקטיביים של 2,396 חולים עם סרטן ריאה מסוג NSCLC בשלב מתקדם (IIIC–IVB), שקיבלו טיפול מבוסס אימונותרפיה בין 2012 ל-2023. החולים נאספו מ-6 מוסדות בינלאומיים באיטליה, בגרמניה, ביוון, בישראל (SZMC), בספרד ובארה"ב.

מה מצאו?

המודלים של I3LUNG הצליחו לזהות מטופלים שהגיבו לאורך זמן (הישרדות של 24 חודשים) ומטופלים שהגיבו בצורה גרועה, באופן עקבי וטוב יותר מהביומרקרים הקליניים הסטנדרטיים.

מדד AUC (Area Under the Curve) מודד עד כמה מודל מסווג מידע היטב. ציון בין 0.8 ל-0.9 נחשב "מעולה". במחקר, מודל שהתבסס על נתונים קליניים ובדיקות דם השיג ציון AUC של 0.77. אבל כשלקחו את אותו מודל והוסיפו לו הדמיה ופתולוגיה דיגיטלית – הציון קפץ ל-0.88.

הרופא + המכונה > הרופא לבד

חלק מהמחקר בדק מה קורה כשמשתפים פעולה עם הכלי. 20 רופאים – 10 מומחי סרטן ריאה ו-10 רופאים מתחומי מומחיות אחרים – צפו ב-100 מקרים אמיתיים של חולים, תחילה בלי תמיכת ה-AI ואז עם תמיכתו. השימוש בכלי שיפר את הרגישות בזיהוי מטופלים מגיבים, מ-AUC של 0.72 ל-0.87.

השיפור הגדול ביותר היה בקרב רופאים שלא היו מומחי סרטן ריאה. ממצא זה רלוונטי במיוחד במסגרות קהילתיות, שבהן המומחיות באונקולוגיה של בית החזה מוגבלת יותר. גם ההסכמה בין הרופאים השונים עלתה מ"קלה" ל"בינונית", מה שמצביע על כך שהכלי מקדם חשיבה קלינית עקבית יותר.

"ההתאמה בין ההיגיון של המכונה להיגיון הקליני חיונית לבניית אמון בקבלת החלטות בעזרת AI", מציינת פרופסור גרסינו.

אז מה קיבלנו?

פרויקט I3LUNG קובע רף חדש ל-AI באונקולוגיה של בית החזה. הוא מציע מסגרת קפדנית, הוגנת ומוסברת, שאומתה במערכות בריאות ואוכלוסיות מגוונות. הפרויקט ממומן במסגרת תוכנית Horizon 2020 של האיחוד האירופי.

המחקר הנוכחי דיווח על השלב הרטרוספקטיבי. I3LUNG מגייס כעת באופן פרוספקטיבי יותר מ-2,000 חולים באותם שישה מרכזים בינלאומיים, במטרה לשפר את הטיפול. החוקרים מדגישים ששלב זה חשוב כי הערכת מודל AI צריכה להתייחס לא רק לביצועים, אלא גם לשימושיות הקלינית שלו.

מה הלאה?

המשמעות עבור החולים: פחות הזדמנויות טיפוליות שמוחמצות. עבור רופאים קהילתיים: גישה להנחיה ברמה של מומחה בנקודת הטיפול. עבור התחום: פלטפורמה עולמית לדור הבא של אימונותרפיה מותאמת אישית.

החוקרים בוחנים כעת כיצד הכלי יעבוד בסביבה קלינית אמיתית ובאופן פרוספקטיבי. אם התוצאות יהיו טובות, ייתכן שנראה בעתיד כלי AI כאלה הופכים לחלק מהשגרה האונקולוגית.

ובשורה התחתונה: ה-AI לא בא להחליף את האונקולוג. הוא בא לעזור לו לקבל החלטות טובות יותר, במיוחד באותם מקרים שבהם הביומרקר הבודד (PD-L1) לא מספיק. זה אולי לא נשמע כמו מהפכה, אבל עבור החולים שמקבלים טיפול לא יעיל או מפספסים טיפול שיכול לעזור להם – זה עניין של חיים ומוות.