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Jun 26, 2023

컴퓨터, 수학, 인공지능으로 암과 싸우다

2023년 7월 1일 토요일 Sohrab Shah 박사는 MSK에서 전산 종양학 프로그램을 이끌고 있습니다. 작성자: Ian Demsky 종양학 분야에는 데이터가 넘쳐납니다. 영상 스캔, 실험실 테스트, 종양 돌연변이,

2023년 7월 1일 토요일

Sohrab Shah 박사는 MSK에서 컴퓨터 종양학 프로그램을 이끌고 있습니다.

이안 뎀스키

종양학 분야는 데이터로 가득 차 있습니다. 이미징 스캔, 실험실 테스트, 종양 돌연변이, 약물 및 복용량 등 모두 전자 기록 시스템에 캡처됩니다.

사람이 어떻게 치료를 받았는지, 암이 치료에 어떻게 반응했는지, 무엇이 효과가 있었고 얼마나 오랫동안 지속되었는지에 대한 임상 기록이 있습니다.

MSK(Memorial Sloan Kettering Cancer Center)의 전산 종양학 프로그램 책임자인 Sohrab Shah 박사는 "이 모든 정보를 수집하는 주요 목적은 각 환자를 적절하고 효과적으로 치료하는 것입니다."라고 말합니다. "그러나 이 모든 정보는 미래 환자의 이익을 위해 패턴을 분석할 수 있는 대규모 데이터 세트를 생성함으로써 지속적인 가치를 갖습니다."

클리닉 외에도 MSK의 100개 이상의 연구실에서 정교한 컴퓨터 방법은 인간 생물학과 암 생물학에 대한 근본적인 질문에 답하는 데 점점 더 중요한 역할을 하고 있습니다. 여기서는 "습식 실험실"(백의, 페트리 접시, 현미경 등)의 과학자들이 "건식 실험실"(컴퓨터 모델 및 통계 등)의 전문가들과 협력하여 현대 연구 기술로 생성된 수많은 데이터를 해독합니다.

박사. 다나 피어

MSK Sloan Kettering Institute의 컴퓨터 및 시스템 생물학 프로그램 의장인 Dana Pe'er 박사는 "생물학은 실제로 정보 과학으로 변모하고 있습니다."라고 말합니다. 그리고 MSK를 차별화하는 것은 전산 전문가와 암 전문가가 파트너로서 협력할 수 있는 능력입니다.

“문제에 대해 최신 계산 방법을 맹목적으로 사용할 수는 없습니다. 그것은 효과가 없습니다.”라고 과학계에서 가장 높은 인정을 받는 하워드 휴즈 의학 연구소 연구원이기도 한 Pe'er 박사는 말합니다. “올바른 가정을 바탕으로 문제를 모델링해야 합니다. 그러기 위해서는 생물학적 전문성이 필수적입니다.”

과학자와 의사를 위한 강력한 도구 중 하나는 인공지능(AI)입니다. 이 기술은 AI 챗봇과 이미지 생성기가 대중화되면서 최근 몇 달 동안 주목을 받아 의학에서의 역할에 대한 새로운 논의로 이어졌습니다.

환자 치료를 위한 AI의 가장 즉각적인 적용은 인간이 진단 이미지 및 병리학 슬라이드와 같은 디지털 사진을 자세히 살펴볼 수 있도록 돕는 것입니다. 이는 인간 전문가의 인식, 체력 및 효율성을 크게 향상시킬 수 있는 잠재력을 지닌 유망한 도구입니다. 그러나 전체적으로는 여전히 미세 조정이 진행되고 있습니다.

MSK의 Evelyn H. Lauder 유방 센터 의료 이사인 Larry Norton 박사는 방사선 전문의가 유방암을 발견하는 데 도움을 주기 위해 AI 사용이 증가하는 부분에 대해 Good Morning America에서 "기계 학습은 지금까지 가르친 내용에 매우 적합합니다."라고 말했습니다. . "그러나 기계는 경험하지 못한 것을 볼 때 그것을 식별하는 데 능숙하지 않습니다."

그리고 AI 기술이 점점 더 좋아지고 있지만 아직은 치료의 표준으로 간주되지 않는다고 Norton 박사는 지적합니다. “숙련된 방사선 전문의는 여전히 최고의 파트너입니다.”라고 그는 말합니다. "그리고 최선의 보호는 검사를 받는 것입니다. 매년 유방촬영술을 받아야 하는 사람들 중 약 절반이 받지 못하고 있습니다."

Pe'er 박사는 중요한 것은 전문가들이 각 유형의 임상 작업에서 함께 작업하는 것이라고 말합니다. "AI가 병리학자보다 훨씬 더 나은 성능을 발휘할 수 있는 경우가 있지만 이는 올바른 교육을 통해서만 가능합니다."라고 그녀는 말합니다.

한편, AI는 수년, 심지어 수십 년 동안 생명과학 연구에서 조용하고 주목할만한 역할을 해 왔다고 샤 박사는 지적합니다.

예를 들어 Shah 박사와 MSK 병리학자 Jennifer Sauter 박사는 AI를 사용하여 환자의 디지털 병리학 슬라이드와 CT 스캔의 데이터를 결합하여 면역요법 결과를 더 잘 예측하는 최근 연구의 공동 수석 저자였습니다. 특정 개인의 폐암이 면역요법에 잘 반응할 가능성이 있는지 여부를 예측할 수 있는 패턴을 찾는 프로그램을 교육하는 데 실제 데이터가 사용되었습니다.

물론 면역요법은 많은 환자, 특히 폐암 환자에게 혁명적이었지만 많은 사람들에게는 효과가 없었습니다. 따라서 연구자들은 면역요법의 혜택을 받을 가능성이 있는 사람을 예측하는 방법과 더 많은 사람들에게 더 나은 치료법을 제공하는 방법을 계속해서 찾고 있습니다.