Kan kunstig intelligens revolusjonere arbeidet med å påvise kreft?

INNOVASJON FRA KRISTIANIA:  Når kunstig intelligens redder liv

I mange tiår har forskere forsøkt å «løse kreftgåten». Faktisk er kreft den sykdomsgruppen det er forsket mest på. Men kreft er en svært kompleks sykdom. Forskningen er preget av mange små fremskritt, mange «biter i et massivt puslespill», framfor store, enkeltstående gjennombrudd. 

Nå mener noen forskere at kunstig intelligens kan endre måten vi arbeider med å oppdage kreft.  

– Vi har funnet en metode som kartlegger hele kroppen samtidig og dermed kan finne det en lege sannsynligvis ikke finner fordi kreften er tidlig i utviklingen. Det gjør at vi kan redde flere liv, sier Abdullah Lakhan, seniorforsker ved fakultet for økonomi, innovasjon og teknologi ved Kristinia.  

Kunstig intelligens + biokjemisk informasjon = en egen metode 

Kunstig intelligens er særlig nyttig når man skal analysere, sortere og finne mønstre i store mengder informasjon på en effektiv måte.  

Det å stille en kreftdiagnose handler som oftest ikke om å «kjenne en kul». For å kunne oppdage kreft på et så tidlig stadium som mulig, må legene for eksempel ta prøver, klassifisere funn, påvise tilfeller og forutsi en utvikling. Det krever tolking av store mengder ulik informasjon som må ses i sammenheng. 

I et nytt forskningsarbeid har et team av forskere utviklet en modell for å oppdage kreft. De kaller modellen hybrid fordi den kombinerer et spesielt sett av informasjon med en måte å tolke denne informasjonen. Slik har de skapt det de mener er en helt ny metode.  

Forskerne har brukt datamaskiners evne til å lære – altså kunstig intelligens – i kombinasjon med det legene kaller «multi-omiske data».  

La oss se nærmere på disse begrepene.  

Maskiner lærer å oppdage og forutsi kreft 

I såkalt maskinlæring, som er en spesialisering innen kunstig intelligens, bruker man statistiske metoder for å la datamaskiner finne mønstre i store mengder informasjon, eller data, som man gjerne sier på forskerspråk. Forsterket læring er én av flere typer maskinlæring.  

I forsterket læring benytter man samme metode som når man gir en hund en kjeks hver gang den gjør noe riktig, eller noe hunden ikke liker hver gang den tar feil. Slik forsterker man den ønskede oppførselen, uten at man spesifiserer hvordan oppgaven skal løses.  

Datamaskiner kan lære etter samme straff- og belønningssystem. Styrken til forsterket læring som metode er at den kan brukes i scenarioer hvor det er mange veier til målet, og det ikke er gitt hvilken som er den beste eller riktige. Og slik er det innen kreftprediksjon; vi vet ikke alltid hvilken vei som er den riktige for å kunne forutsi utvikling av kreft.  

Omikk gir forståelse av biologi på atomnivå 

Multi-omisk betyr en kombinasjon av flere av de fagretningene innen biologi som ender på «-omikk». Det kan være genomikk, som er det å studere alle gener i en person eller en organisme. Proteomikk er studiet av alle proteiner i en celle, et vev eller en organisme. Metabolomikk er læren om og analysen av alle små, molekylære stoffer inne i cellene – en analyse som kan gi oss et detaljert biokjemisk øyeblikksbilde.  

Til sammen kan -omikkene gi en omfattende forståelse av biologien vår på atomnivå. Ved å identifisere unormale partikler innen immunsystemet, kan omikken bidra til personlig tilpasset og målrettet medisinsk behandling. 

Ettersom kreft kan starte mange steder i kroppen og det finnes flere ulike former for kreft, er det en stor fordel å kunne analysere hele kroppen.  

– Det hender at en pasient får behandling for én type kreft – den kreften legene har oppdaget – men ikke for en annen kreft som ligger og murrer et sted i kroppen. Rett og slett fordi legene ikke har oppdaget den ennå, sier Lakhan.  

– Ved å kombinere flere typer prøver og kjøre dem gjennom vår metode, får vi analysert hele kroppen på mikronivå. Datamaskinene hjelper oss å oppdage andre typer kreft på flere steder i kroppen på et tidlig stadium. 

Ulike krefttyper ble analysert 

Da forskerne lærte datamaskiner å analysere store mengder multi-omisk informasjon, oppdaget de at metoden var veldig effektiv sammenlignet med andre metoder.  

Studien tok for seg ulike krefttyper og ulike typer prøver. 

Kreft i epitelvevet – det vil si et vev som dekker overflater i og utenpå kroppen – utgjør over 90% av alle krefttilfeller i mennesker. Det er fordi dette vevet ofte er i kontakt med kreftfremkallende stoffer. Vi har epitelvev blant annet i luftveiene, i huden og i fordøyelseskanalen. Alt fra lufta rundt oss til maten vi spiser eller hudkremen vi bruker kan med andre ord påvirke dette vevet. 

Videre analyserte forskerne blodkreft, lymfekreft og sarkomer. Sistnevnte er en samlebetegnelse for kreft i beinvev, fettvev, bindevev og glatt muskulatur, som livmoren.  

Informasjonen var samlet inn gjennom biopsier, koloskopi og mammografi. Bilder, tall og tekst fra flere klinikker og laboratorier ble analysert. 

Metoden er mer nøyaktig og effektiv enn andre metoder 

Forskerne laget algoritmer etter et prinsipp kalt SARSA, som følger mønsteret "tilstand-handling-belønning-tilstand-handling" (engelsk: state action reward state action). Prinsippet beskriver læringsmetoden der maskinen lærer av sine feil og blir belønnet når den gjør riktig.   

Datamaskiner fikk i oppgave å nøye analysere, klassifisere og behandle multi-omiske datasett. Resultatene viser at den nye modellen, som forskerne har kalt OCWLS (omics cancer workload reinforcement learning ‘‘SARSA’’) er mer effektiv og nøyaktig enn eksisterende maskinlæringsmetoder for å oppdage eller forutsi utviklingen av kreft.  

– Det nye ved denne metoden er at vi benytter informasjon fra krefttyper med ulike egenskaper og et bredt spekter av biokjemisk informasjon i kombinasjon med en annen type maskinlæring enn det som er brukt tidligere, forklarer Abdullah Lakhan.   

Tekst: Taran Cecilie Skjerdal, rådgiver i Avdeling for forskningskommunikasjon og innovasjon ved Kristiania.

Referanser:  

Mazin Abed Mohammed, Abdullah Lakhan, Karrar Hameed Abdulkareem, Begoña Garcia-Zapirain: «A hybrid cancer prediction based on multi-omics data and reinforcement learning state action reward state action (SARSA)». Computers in Biology and Medicine 154 (2023). 

Denne artikkelen ble først publisert på forskning.no den 1. september under tittelen "Kan kunstig intelligens revolusjonere arbeidet med å påvise kreft?"

Vi vil gjerne høre fra deg!     

Send spørsmål og kommentarer til artikkelen på e-post til kunnskap@kristiania.no.