אחת ההחלטות המורכבות ביותר בטיפול בסרטן שד בשלב מוקדם היא אם לבצע טיפול כימותרפי לאחר הניתוח.
מצד אחד, כימותרפיה עשויה להשמיד תאי סרטן שנותרו בגוף ולהפחית את הסיכון לחזרת המחלה; מצד שני, במקרים רבים היא אינה מועילה למטופלת ואף עלולה לגרום לתופעות לוואי משמעותיות, לפגיעה באיכות החיים ולסיבוכים שחלקם עלולים להיות ארוכי טווח.
האתגר המרכזי, אם כן, הוא לקבוע כבר בשלב האבחון מי מהמטופלות צפויה להפיק תועלת אמיתית מהטיפול ומי לא. בהיעדר חיזוי מדויק מתקבלות החלטות טיפול תחת אי־ודאות, מצב שמוביל למתן כימותרפיה מיותרת לחלק מהנשים ולהחמצת טיפול אצל אחרות שעשויות דווקא להרוויח ממנו.
זו אינה שאלה תיאורטית. בכל שנה מאובחנות בסרטן השד כ-5,000 נשים (ומספר קטן יותר של גברים) בישראל לבדה, בארצות הברית כ־300,000, וברחבי העולם כ־2.3 מיליון. כיום קיימות בדיקות גנומיות, ובראשן בדיקת אונקוטייפ שד, המסייעות להעריך את הסיכון לחזרת המחלה ואת התועלת האפשרית מכימותרפיה, אך הן יקרות, אורכות שבועות ואינן נגישות למטופלות רבות בעולם. בנוסף, מאחר שאינן מדויקות, הן מובילות לעתים להחלטות טיפוליות שגויות. זו הסיבה למאמץ העולמי לחיזוי מדויק יותר, מהיר יותר ונגיש יותר של התועלת שבטיפול.
חוקרים מהטכניון פיתחו עם עמיתיהם בארצות הברית ובאירופה מודל בינה מלאכותית המסוגל להעריך את הסיכון לחזרת סרטן השד ואת התועלת הצפויה מטיפול כימותרפי, זאת על בסיס דגימת רקמה שנלקחת ממילא מהגידול בעת האבחון הראשוני לטובת בדיקה פתולוגית. המאמר, שפורסם בכתב העת המדעי היוקרתי The Lancet Oncology והוצג בכנס ESMO, מציג כלי שעשוי להנגיש רפואה מותאמת אישית להמונים ולהציע פתרון מדויק, מהיר וזמין יותר למטופלות רבות ברחבי העולם. המחקר משלב ידע מתקדם בבינה מלאכותית יחד עם ניסיון קליני מעמיק, והוא דוגמה לאופן שבו שיתוף פעולה בין-תחומי עשוי לתרגם טכנולוגיה לכלים המשפיעים על חיי אדם. מחקר זה מבוסס על שיתופי פעולה בין-לאומיים בין הצוות החישובי בטכניון לבין רופאים, ביולוגים ופתולוגים ממוסדות מובילים. שיתופי פעולה אלה מאפשרים לחבר ידע רפואי עמוק וניסיון ליכולת לתרגם צורך קליני לכלי חישובי שעובד בעולם האמיתי.
את המחקר הובילו ד"ר גיל שמאי ופרופ' רון קימל מהפקולטה למדעי המחשב ע"ש הנרי ומרילין טאוב בשיתוף פרופ' דביר ארן מהפקולטה לביולוגיה. לדברי ד"ר שמאי, "המערכת שפיתחנו מנתחת את התמונה של דגימת רקמה ברזולוציה גבוהה ובוחנת אזורים שונים של הגידול וסביבתו. היא מסתמכת על דפוסים חזותיים הקשורים להתנהגות הביולוגית של הסרטן כגון קצב חלוקה של תאים, צורת התאים, מבנה רקמתי שמעיד על אגרסיביות, סימנים לתגובה של מערכת החיסון ומאפיינים נוספים העשויים להיות קשורים לרגישות לטיפולים או עמידות לטיפולים. מדובר בשילוב של רמזים ביולוגיים זעירים שהמוח האנושי אינו מסוגל לכמת באופן שיטתי ועקבי."
צוות המחקר בטכניון התבסס על הקפיצה הדרמטית ביכולתה של הבינה המלאכותית לעבד תמונות ענק ברמת פירוט גבוהה. בשמונה השנים האחרונות צבר הצוות מומחיות בפיתוח מודלים חישוביים לניתוח דגימות פתולוגיה, ובמקביל בנה מאגרי מידע גדולים של דגימות פתולוגיה דיגיטליות - תשתית שהיא תנאי בסיסי לאימון מודלים אמינים. המערכת האמורה אומנה מראש על יותר מ-170 אלף דגימות וכך הגיעה למשימה עם "הבנה" רחבה של פתולוגיה. המודל אומת על אלפי מטופלות נוספות בבתי חולים באוסטרליה, בארצות הברית ובישראל (בישראל: כרמל, העמק ושיבא), והראה ביצועים עקביים גם בדגימות ממערכות בריאות, ציוד ואוכלוסיות שונות.
פרופ' רון קימל, ראש המעבדה לעיבוד גיאומטרי של תמונות בפקולטה למדעי המחשב ע"ש הנרי ומרילין טאוב, מסביר את הגישה שמאחורי המודל: "כפי שבמקום לבדוק גנים המקודדים את צבע העיניים אפשר פשוט להתבונן בעיניים עצמן, כך גם במערכת שלנו - במקום להסתמך על פרופיל גנטי, המערכת בוחנת ישירות את תמונת צביעת הרקמה הסרטנית ומחלצת ממנה חתימה חזותית המעידה על הטיפול המיטבי, גם כאשר זו אינפורמציה שהעין האנושית אינה רגישה אליה."
החזון הקליני פשוט: האונקולוגים מחליטים יחד עם המטופלת אם להזמין את הבדיקה. דגימת רקמה שנלקחה כבר בשלב האבחון נסרקת באופן דיגיטלי ומועברת בצורה מאובטחת לפענוח על ידי המודל החישובי. בתוך דקות מתקבל ציון מספרי שמסייע להעריך את רמת הסיכון ואת ההסתברות לתועלת מכימותרפיה. מדובר בכלי תומך החלטה שמסייע לרופא ולמטופלת לקבל החלטת טיפול מדויקת יותר. "הדבר המעניין הוא שלמרות שפיתחנו את המערכת בעצמנו איננו יכולים לנסח כללים פשוטים שמתארים את מנגנון ההחלטה שלה ואיך היא מגיעה לציון מסוים," מסביר ד"ר שמאי. "כלומר, קשה מאוד להבין עד הסוף מה בדיוק המערכת 'רואה' ברקמה ואיך היא מקבלת את ההחלטה. למרות זאת הצלחנו לאמת את נכונותן של תחזיות המערכת ואת עקביותן באוכלוסיות מגוונות בבתי חולים שונים."
"אבל אולי הדבר החשוב ביותר, מעבר לפיתוח עצמו, הוא האופן שבו הוא נבדק," אומר ד"ר שמאי. "קיבלנו גישה ייחודית לדגימות ולנתונים הקליניים מ-TAILORx, אחד המחקרים הקליניים הגדולים והחשובים בעולם בסרטן השד. ככל הידוע לנו, אנחנו הראשונים שחוקרים דגימות רקמה מאותו מחקר." TAILORx שנערך על יותר מעשרת אלפים חולות סרטן שד היה ניסוי אקראי. בניגוד למחקרי תצפית, שבהם בחירת הטיפול עלולה להטות את התוצאות, השימוש בנתוני ניסוי אקראי אפשר לחוקרים לבחון באופן מהימן אם המודל באמת מסוגל לנבא תועלת מכימותרפיה - ולא רק להעריך סיכון סטטיסטי להישנות המחלה.
לדברי פרופ' דביר ארן, ראש המעבדה למדע נתונים ביו רפואי בפקולטה לביולוגיה, "המשמעות המדעית כאן קריטית: זהו מודל הבינה המלאכותית הראשון מסוגו שמאומת כמסוגל לנבא תועלת של טיפול כלשהו בסרטן שד מתוך דגימות פתולוגיות. תהליך מהיר זה אינו מצריך אבחון גנומי מעבדתי מורכב ולא דגימה נוספת מעבר לדגימה שנלקחת ממילא. המשמעות היא בדיקה מהירה וזולה יותר שאפשר לבצע בכל מעבדה פתולוגית שמחזיקה מכשור בסיסי לסריקת רקמות ומחוברת לאינטרנט. במדינות מתפתחות, שבהן בדיקות גנומיות כמעט אינן קיימות, בדיקה כזו עשויה להרחיב משמעותית את הגישה לרפואה מותאמת אישית. במדינות מערביות היא עשויה לקצר, להוזיל ולדייק משמעותית את האבחון.
בצוות המחקר מקדמים כעת צעדים להטמעה בישראל ובמקביל פועלים לניסוי קליני בברזיל ובהודו, מדינות שבהן יש צורך דוחק במיוחד ואוכלוסייה גדולה. בנוסף, החוקרים כבר פועלים לשיפור של דיוק המודל והרחבתו לסוגי טיפול וסוגי סרטן נוספים, בהם מתקבלות כיום החלטות טיפול אגרסיביות תחת אי־ודאות. החוקרים מאמינים שבעתיד, בדיקות מבוססות בינה מלאכותית יהפכו לחלק טבעי מתהליך קבלת החלטות טיפוליות באונקולוגיה וברפואה בכלל.
במחקר תמכו רשות החדשנות בישראל (מענק קמין), מכון זימין בטכניון (Zimin Institute for AI Solutions in Healthcare), תוכנית מחקר ברפואה ממוקדת אישית (IPMP) והקרן לחקר הסרטן בישראל (ICRF). הוא נערך בשיתוף אונקולוגיים ופתולוגים מובילים בעולם ובהם את ד"ר יואב ביננבאום, פרופ' אדמונד סאבו, ד"ר אלכסנדרה קרצו, שחר כהן, ד"ר חן מאיר, פרופ' איריס ברשק, ד"ר טל גולדמן, פרופ' גיל בר-סלע, ד"ר אנטוניו פולוניה, ד"ר פרדריק הווארד, פרופ' אלכסנדר פירסון, פרופ' דזנג הו, פרופ' ג'וזף ספראנו, המרכז הרפואי כרמל, המרכז הרפואי העמק, המרכז הרפואי שיבא תל השומר, המרכז לחקר הסרטן Dana Farber בבוסטון, המרכז הרפואי IPATIMUP בפורטוגל, המרכז הרפואי של אוניברסיטת שיקגו והמרכז הרפואי של Mount Sinai בניו יורק.
על בסיס תוצאות מרשימות אלה והידע שנצבר בשנים של מחקר פורץ דרך, בשלב הבא בכוונת החוקרים להקים חברה שתפתח בדיקות שיהפכו את הבדיקות לנגישות, מדויקות ומהירות באופן משמעותי בהשוואה לבדיקות שנמצאות היום בשימוש בעולם.