ปฏิวัติการวินิจฉัยมะเร็งเต้านม! ไม่ใช่แค่ AI เท่านั้น แต่คณิตศาสตร์ยังพัฒนาการวินิจฉัยมะเร็งเต้านมอีกด้วย

เนื้อเยื่อที่เก็บจากการตรวจมะเร็งเต้านมจะถูกตรวจสอบอย่างละเอียดโดยนักพยาธิวิทยาภายใต้กล้องจุลทรรศน์

การตรวจสอบไม่ใช่เพียงแค่การยืนยันว่ามีเซลล์มะเร็งหรือไม่ แต่ยังรวมถึงการเปลี่ยนแปลงของรูปร่างเซลล์จากเนื้อเยื่อปกติ โครงสร้างดั้งเดิมของเต้านมยังคงอยู่หรือไม่ เซลล์เรียงตัวอย่างเป็นระเบียบหรือกระจัดกระจาย นักพยาธิวิทยาจะประเมินลักษณะต่างๆ เพื่อวินิจฉัยชนิดและระดับความร้ายแรงของมะเร็ง

ในการกำหนดแนวทางการรักษามะเร็งเต้านม ข้อมูลหลายอย่างจะถูกใช้ เช่น การมีอยู่ของตัวรับที่ตอบสนองต่อฮอร์โมนเพศหญิง โปรตีนที่เรียกว่า HER2 ความสามารถในการเจริญเติบโตของเซลล์ ขนาดของเนื้องอก และการแพร่กระจายไปยังต่อมน้ำเหลือง

ถึงกระนั้น การทำนายการพัฒนาของมะเร็งในอนาคตและการรักษาที่มีประสิทธิภาพที่สุดสำหรับผู้ป่วยแต่ละรายยังคงเป็นเรื่องยาก

เพื่อตอบสนองต่อปัญหาเหล่านี้ ทีมวิจัยจากมหาวิทยาลัยโคลัมเบียได้ประกาศวิธีการประเมินใหม่ที่ใช้ "ทอพอโลยี" ซึ่งเป็นสาขาหนึ่งของคณิตศาสตร์

เป้าหมายของทีมวิจัยคือการแสดงผลการจัดเรียงและความไม่เป็นระเบียบของเนื้อเยื่อเนื้องอกที่นักพยาธิวิทยาเคยประเมินด้วยตาเปล่าเป็นค่าต่อเนื่อง โดยการเปลี่ยนโครงสร้างของเนื้อเยื่อให้เป็นข้อมูลที่สามารถคำนวณได้ อาจช่วยให้สามารถทำนายระยะเวลาการรอดชีวิตของผู้ป่วยและการตอบสนองต่อการรักษาได้แม่นยำยิ่งขึ้น

เนื้อเยื่อปกติและเนื้อเยื่อมะเร็งมี "การจัดเรียง" ที่แตกต่างกัน

ในเต้านมปกติ เซลล์จะรักษาหน้าที่และตำแหน่งที่แน่นอนเพื่อสร้างโครงสร้างเช่นท่อน้ำนมและกลีบเล็กๆ

แต่เมื่อเซลล์กลายเป็นมะเร็ง ความเป็นระเบียบนี้จะสูญเสียไปเรื่อยๆ ขนาดและรูปร่างของเซลล์จะไม่สม่ำเสมอ รูปร่างของนิวเคลียสก็จะไม่เป็นระเบียบ โครงสร้างต่อมที่ควรมีจะพังทลาย และขอบเขตของกลุ่มเซลล์จะไม่ชัดเจน

โดยทั่วไป เนื้องอกที่รักษาโครงสร้างใกล้เคียงกับเนื้อเยื่อปกติอาจมีการพัฒนาช้ากว่า ในทางตรงกันข้าม เนื้องอกที่สูญเสียความเป็นระเบียบของเนื้อเยื่ออย่างมากอาจมีการเจริญเติบโตและการแทรกซึมที่รุนแรงกว่า

นักพยาธิวิทยาได้สังเกตการเปลี่ยนแปลงของเนื้อเยื่อเช่นนี้มาเป็นเวลานาน

อย่างไรก็ตาม การแปลงรูปร่างที่ซับซ้อนให้เป็นตัวเลขด้วยตาเปล่าเพียงอย่างเดียวเป็นเรื่องยาก แม้ว่าจะมีเกณฑ์ที่ชัดเจนในการวินิจฉัยทางพยาธิวิทยา แต่ก็ยังมีความแตกต่างที่ละเอียดอ่อนซึ่งไม่สามารถแสดงได้ด้วยเกรดเพียงไม่กี่ขั้น

แม้แต่ผู้ป่วยที่ถูกจัดอยู่ในเกรดเดียวกันก็อาจมีการตอบสนองต่อการรักษาและความเสี่ยงในการกลับมาเป็นซ้ำที่แตกต่างกัน ทีมวิจัยพยายามที่จะดึงความแตกต่างเล็กน้อยที่ถูกซ่อนอยู่ในระบบการจัดประเภทแบบเดิมออกมาในเชิงคณิตศาสตร์

การวิเคราะห์เนื้อเยื่อมะเร็งเต้านม 555 ตัวอย่าง

ในการวิจัยนี้ ข้อมูลเนื้อเยื่อจากผู้ป่วยมะเร็งเต้านม 555 คนที่มีภูมิหลังหลากหลาย โดยส่วนใหญ่เป็นผู้ป่วยจากรัฐนอร์ทแคโรไลนา สหรัฐอเมริกา ถูกนำมาวิเคราะห์

ทีมวิจัยใช้เทคนิคที่เรียกว่า การย้อมสีด้วยแสงหลายชนิด เพื่อระบุเซลล์และโมเลกุลหลายชนิดในเนื้อเยื่อเนื้องอก

เป้าหมายรวมถึงเซลล์มะเร็ง เซลล์ภูมิคุ้มกันเช่นเซลล์ T ที่มี CD8 เซลล์ที่เกี่ยวข้องกับมาโครฟาจ และเซลล์สโตรมาที่ล้อมรอบเนื้องอก การแสดงออกของ PD-L1 ซึ่งเกี่ยวข้องกับกลไกการยับยั้งการตอบสนองภูมิคุ้มกันก็ถูกตรวจสอบ

ทีมวิจัยไม่ได้เพียงแค่การนับจำนวนเซลล์

พวกเขาบันทึกตำแหน่งของแต่ละเซลล์ในเนื้อเยื่อเป็นพิกัด และวิเคราะห์ว่ากลุ่มเซลล์มะเร็งรวมตัวกันอย่างไร เซลล์ภูมิคุ้มกันอยู่ใกล้กับเซลล์มะเร็งมากน้อยเพียงใด และมีพื้นที่ว่างระหว่างกลุ่มเซลล์อย่างไร

กล่าวคือ พวกเขาไม่ได้เพียงแค่ตรวจสอบว่า "มีเซลล์อะไรอยู่กี่ตัว" แต่ยังตรวจสอบว่า "เซลล์แต่ละตัวอยู่ที่ไหนและสร้างความสัมพันธ์อย่างไร"

การวัดรูปร่างของเนื้อเยื่อด้วย "โฮโมโลยีที่ยั่งยืน"

เทคนิคทางคณิตศาสตร์ที่ใช้ในการแปลงการจัดเรียงที่ซับซ้อนของเซลล์ให้เป็นตัวเลขเรียกว่า "โฮโมโลยีที่ยั่งยืน"

นี่คือวิธีการตรวจสอบรูปร่าง การเชื่อมต่อ และโครงสร้างที่คล้ายกับหลุมในข้อมูลจากมาตราส่วนที่แตกต่างกัน

การคิดถึงแต่ละเซลล์เป็นจุดบนแผนที่ทำให้เข้าใจง่ายขึ้น

การวาดวงกลมเล็กๆ รอบแต่ละจุดและขยายวงกลมเหล่านั้นอย่างช้าๆ ในขณะที่วงกลมยังเล็ก เซลล์จะยังคงเป็นจุดที่แยกจากกัน เมื่อวงกลมใหญ่ขึ้น เซลล์ที่อยู่ใกล้กันจะเชื่อมต่อกันและสร้างกลุ่มหลายกลุ่ม

เมื่อขยายวงกลมต่อไป กลุ่มที่แยกจากกันจะรวมกัน ในกระบวนการนี้ พื้นที่ว่างหรือหลุมที่ล้อมรอบด้วยกลุ่มเซลล์จะเกิดขึ้นและหายไปในที่สุด

โฮโมโลยีที่ยั่งยืนคำนวณว่ากลุ่มหรือพื้นที่ว่างแต่ละแห่งปรากฏขึ้นที่มาตราส่วนใดและคงอยู่ได้นานเพียงใด

โครงสร้างที่หายไปอย่างรวดเร็วอาจเป็นความแปรปรวนโดยบังเอิญหรือเสียงรบกวนในภาพ ในทางตรงกันข้าม โครงสร้างที่คงอยู่ได้นานแม้จะเปลี่ยนมาตราส่วนอาจสะท้อนถึงลักษณะสำคัญของเนื้อเยื่อนั้น

ทีมวิจัยแปลงข้อมูลนี้เป็นตัวเลขที่สามารถใช้ในการวิเคราะห์ทางสถิติหรือการเรียนรู้ของเครื่อง จากนั้นพวกเขารวมระยะห่างระหว่างเซลล์ ความหนาแน่นของเซลล์ รูปร่างของกลุ่ม และความแรงของ PD-L1 เพื่อสร้างคะแนนที่แสดงถึงความเป็นระเบียบของเนื้อเยื่อเนื้องอก

คะแนนสูงแสดงถึงโครงสร้างเนื้อเยื่อที่ค่อนข้างเป็นระเบียบ คะแนนต่ำแสดงถึงการจัดเรียงเซลล์ที่พังทลายและความไม่เป็นระเบียบของเนื้อเยื่อที่เพิ่มขึ้น

ผู้ป่วยที่มีความเป็นระเบียบของเนื้อเยื่อสูงมีแนวโน้มที่ดี

ผลการวิจัยพบว่าคะแนนที่อิงตามทอพอโลยีมีความสัมพันธ์กับระยะเวลาการรอดชีวิตของผู้ป่วยมะเร็งเต้านม

ผู้ป่วยที่มีคะแนนสูงซึ่งแสดงถึงโครงสร้างเนื้อเยื่อที่ค่อนข้างเป็นระเบียบมีแนวโน้มที่จะมีระยะเวลาการรอดชีวิตยาวนานขึ้นและมีแนวโน้มที่ดีกว่า ในทางตรงกันข้าม เนื้องอกที่มีคะแนนต่ำซึ่งสูญเสียความเป็นระเบียบของเนื้อเยื่อมีความเกี่ยวข้องกับลักษณะที่ก้าวร้าวมากขึ้น

การวิเคราะห์โครงสร้างของเซลล์เนื้องอกเพียงอย่างเดียวก็มีความสามารถในการทำนายได้ในระดับหนึ่ง และเมื่อเพิ่มข้อมูลเกี่ยวกับเซลล์ภูมิคุ้มกันหรือ PD-L1 ประสิทธิภาพของโมเดลอาจเพิ่มขึ้น

ในบทความวิจัยมีการรายงานว่าตัวชี้วัดที่ใช้ทอพอโลยีแสดงความแม่นยำในการทำนายผลลัพธ์ที่สูงกว่ามาร์คเกอร์ยีนหรือโปรตีนบางชนิดที่ใช้ในปัจจุบัน

อย่างไรก็ตาม นี่ไม่ได้หมายความว่าการตรวจสอบแบบเดิมจะไม่จำเป็นอีกต่อไป

การพยากรณ์โรคมะเร็งเต้านมขึ้นอยู่กับหลายปัจจัย เช่น ขนาดของเนื้องอก ระดับความก้าวหน้า ชนิดของโมเลกุล การรักษา อายุและสุขภาพของผู้ป่วย คะแนนใหม่ไม่ได้เป็นการแทนที่การตรวจสอบที่มีอยู่ แต่คาดหวังว่าจะเป็นข้อมูลเพิ่มเติม

ความแตกต่างในการพยากรณ์ตามเชื้อชาติหรือชาติพันธุ์อาจน้อย

ในการวิจัยครั้งนี้ ยังมีการสังเกตว่าความสามารถในการพยากรณ์ของตัวชี้วัดทอพอโลยีมีความเสถียรระหว่างผู้ป่วยที่ไม่ใช่ชาวฮิสแปนิกผิวดำและผู้ป่วยที่ไม่ใช่ชาวฮิสแปนิกผิวขาว

โมเดลการพยากรณ์ทางการแพทย์อาจมีความแม่นยำลดลงในกลุ่มประชากรบางกลุ่มขึ้นอยู่กับโครงสร้างของข้อมูลที่ใช้ในการพัฒนา

มีรายงานว่ามาร์คเกอร์ชีวภาพบางชนิดมีความแตกต่างในการพยากรณ์ตามเชื้อชาติหรือชาติพันธุ์ ตัวชี้วัดทอพอโลยีในครั้งนี้แสดงแนวโน้มที่มีการเปลี่ยนแปลงของประสิทธิภาพตามกลุ่มผู้ป่วยน้อยกว่ามาร์คเกอร์เหล่านั้น

เทคโนโลยีที่สามารถรักษาความแม่นยำที่เสถียรในผู้ป่วยหลากหลายกลุ่มมีความสำคัญในแง่ของการไม่ขยายความเหลื่อมล้ำทางการแพทย์

อย่างไรก็ตาม ผลลัพธ์นี้ไม่ได้พิสูจน์ความยุติธรรม เชื้อชาติหรือชาติพันธุ์ไม่ได้เป็นเพียงการจัดประเภททางชีววิทยา แต่ยังเกี่ยวข้องกับการเข้าถึงการแพทย์ สภาพแวดล้อมการดำรงชีวิต รายได้ และระยะเวลาที่เริ่มการรักษา

การใช้งานในประเทศหรือภูมิภาคที่แตกต่างกันต้องมีการตรวจสอบในกลุ่มผู้ป่วยที่กว้างขึ้น

การผสมผสานข้อมูลยีนเพื่อพยากรณ์การตอบสนองต่อการรักษา

ทีมวิจัยได้ผสมผสานคะแนนทอพอโลยีที่ได้จากภาพเนื้อเยื่อกับข้อมูลการแสดงออกของยีน

ผลลัพธ์คือการระบุกลุ่มยีนที่เชื่อมโยงกับลักษณะของโครงสร้างเนื้อเยื่อ และสร้าง "ลายเซ็นยีนที่ได้จากทอพอโลยี"

เมื่อใช้ลายเซ็นยีนนี้กับข้อมูลการทดลองทางคลินิกของมะเร็งเต้านมอื่นๆ พบว่ามีความเป็นไปได้ที่จะพยากรณ์การตอบสนองต่อการบำบัดด้วยยาในช่วงก่อนการผ่าตัด

ในมะเร็งเต้านม บางครั้งมีการรักษาโดยให้ยาเคมีบำบัดหรือยาที่มุ่งเป้าไปที่โมเลกุลก่อนการผ่าตัดเพื่อลดขนาดของเนื้องอก

สถานะที่ไม่มีการตรวจพบมะเร็งที่แทรกซึมในตัวอย่างหลังการรักษาเรียกว่า "การตอบสนองทางพยาธิวิทยาที่สมบูรณ์" และเป็นตัวชี้วัดที่สำคัญในการพิจารณาผลลัพธ์ในอนาคต

ในอนาคต หากสามารถรวมโครงสร้างเนื้อเยื่อ ยีน โปรตีน และข้อมูลทางคลินิกของผู้ป่วยได้ อาจสามารถตัดสินใจได้แม่นยำยิ่งขึ้นว่า "การรักษาใดจะมีประสิทธิภาพมากที่สุดสำหรับผู้ป่วยรายนี้"

อย่างไรก็ตาม ในขั้นตอนนี้ยังไม่สามารถใช้คะแนนทอพอโลยีในการเลือกยารักษาได้ สิ่งที่แสดงในครั้งนี้คือความเป็นไปได้ที่ข้อมูลเกี่ยวกับการตอบสนองต่อการรักษาอาจมีอยู่ในโครงสร้างเนื้อเยื่อ และการใช้งานในทางคลินิกจำเป็นต้องมีการตรวจสอบเพิ่มเติม

ความไม่เป็นระเบียบของเนื้อเยื่อเกี่ยวข้องกับการเผาผลาญและภูมิคุ้มกัน

การวิจัยแสดงให้เห็นว่าความไม่เป็นระเบียบของโครงสร้างเนื้อเยื่ออาจไม่ใช่เพียงการเปลี่ยนแปลงที่มองเห็นได้ แต่ยังเชื่อมโยงกับการเผาผลาญและกิจกรรมภูมิคุ้มกันภายในเนื้องอก

คะแนนทอพอโลยีต่ำมีความสัมพันธ์กับเส้นทางยีนที่เกี่ยวข้องกับการเคลื่อนที่ของเซลล์ การแทรกซึม การยับยั้งภูมิคุ้มกัน และปรากฏการณ์ที่เรียกว่าการเปลี่ยนแปลงระหว่างอีพิเธเลียมและเมเซนไคม์

ทีมวิ