SOPHiA GENETICS (Nasdaq: SOPH), firma zajmująca się oprogramowaniem działającym w chmurze i lider medycyny opartej na danych, oraz francuska Sieć Badań nad Rakiem Nerki (UroCCR) współpracowały przy badaniu z wykorzystaniem algorytmu multimodalnego, aby pomóc przewidzieć wyniki pooperacyjne u tych pacjentów w obliczu raka nerkowokomórkowego (RCC), a wyniki opublikowano niedawno w npj Precision Oncology. Wyniki badania wykazały, że model sztucznej inteligencji (AI) skonstruowany wspólnie przez SOPHiA GENETICS i UroCCR zapewnił solidną prognozę wyników pooperacyjnych w porównaniu ze zwykłymi wynikami prognostycznymi. Niniejsza publikacja jest następstwem wcześniejszej współpracy, która wykazała wartość analizy multimodalnej w przedoperacyjnej ocenie stopnia zaawansowania raka nerki.

UroCCR to jedna z największych na świecie sieci współpracy w zakresie leczenia raka nerki, zrzeszająca 51 multidyscyplinarnych zespołów klinicznych w całej Francji. Celem UroCCR, działającego w ścisłych stosunkach z Francuskim Towarzystwem Urologicznym (AFU), jest połączenie krajowej, multidyscyplinarnej sieci specjalistów medycznych i naukowych, którzy koncentrują się na zarządzaniu terapeutycznym i badaniach stosowanych nad rakiem nerki. W 2021 r. firma UroCCR nawiązała współpracę z SOPHiA GENETICS w celu opracowania modelu opartego na sztucznej inteligencji umożliwiającego przewidywanie, czy rak nerki rozwinie się z zlokalizowanego guza po operacji.

Baza danych UroCCR dostarczyła multimodalne dane ze świata rzeczywistego, w tym dane radiologiczne, kliniczne i biologiczne od ponad 3300 pacjentów w całej Francji operowanych w okresie od maja 2000 r. do stycznia 2020 r. Naukowcy wykorzystali zastrzeżoną ofertę sztucznej inteligencji SOPHiA GENETICS do analizy danych w celu uzyskania łatwej do wizualizacji, wiarygodne prognozy, które zostały zmierzone w porównaniu z najczęstszymi wskaźnikami ryzyka i uzyskały lepsze wyniki.

Ilość i złożoność dostępnych danych zdrowotnych stale rośnie i choć mogą one pomóc w spersonalizowanej diagnostyce i leczeniu, są najskuteczniejsze w połączeniu ze sztuczną inteligencją. Nasza praca z UroCCR w ciągu ostatnich trzech lat znacząco rozwinęła badania nad RCC i pokazała siłę sztucznej inteligencji w dostarczaniu wniosków z rzeczywistych danych multimodalnych. Jesteśmy niezwykle zadowoleni z wyników tego badania i nie możemy się doczekać dalszej współpracy z UroCCR.”

Thierry Colin, wiceprezes ds. badań i rozwoju multimodalnego, SOPHiA GENETICS

Technologia SOPHiA GENETICS i globalna zdecentralizowana sieć mają na celu przełamanie silosów danych i umożliwienie naukowcom wglądu opartego na danych w celu zwiększenia wykorzystania medycyny precyzyjnej. Badanie przeprowadzone przez UroCCR i SOPHiA GENETICS pokazuje, że model predykcyjny oparty na sztucznej inteligencji może pomóc w podejmowaniu decyzji dotyczących leczenia klinicznego i wskazać, którzy pacjenci mogą potencjalnie odnieść korzyść z uzupełniającej terapii systemowej, a którzy mogą utrzymać się przy obserwacji.

„W UroCCR nasze badania skupiają się na założeniu, że wspólna baza danych pomaga ułatwić i rozszerzyć zastosowanie medycyny precyzyjnej u pacjentów zmagających się z rakiem nerki” – powiedział Pr Jean-Christophe Bernhard, lekarz medycyny, chirurg urolog w CHU Bordeaux i kierownik z UroCCR. „Nasza współpraca z SOPHiA GENETICS i wyniki naszego najnowszego badania pokazały korzyści płynące z wykorzystania sztucznej inteligencji do analizy rzeczywistych danych multimodalnych. Technologia i sieć SOPHiA GENETICS okazały się kluczem do sukcesu naszych badań i będą niezbędne w miarę dalszego postępu w zakresie coraz większej ilości danych wejściowych.”

UroCCR powstał w 2011 roku, był finansowany i oznaczony przez Francuski Narodowy Instytut Raka (INCa) jako jedna z czternastu oficjalnych ogólnokrajowych baz danych klinicznych i biologicznych (BCB). Sieć umożliwia identyfikację i dokumentowanie danych klinicznych, biologicznych i radiologicznych – we wspólnej bazie danych – wszystkich nowo zdiagnozowanych pacjentów w uczestniczących ośrodkach. W 2023 r. Wysoka Władza ds. Zdrowia (HAS) uznała tę sieć za interesującego dostawcę danych z życia codziennego. Aby uzyskać więcej informacji, skontaktuj się z X i LinkedIn.

Platforma SOPHiA DDM™ ma możliwość analizowania danych multimodalnych dzięki opartemu na chmurze środowisku opartemu na sztucznej inteligencji, które integruje i standaryzuje różne modalności danych, aby wspierać rozwój modeli predykcyjnych zdolnych odpowiedzieć na pytania badawcze.