מגזין הטכניון | סתיו 2019

בינה מלאכותית https://jamanetwork.com/journals/jamanetworkopen/fullarticle/2739045 למ אמר: ח וקרים בפקולטה למדעי המחשב פיתחו שיטה למיפוי קולטנים קריטיים על גבי תאים סרטניים. זאת על סמך צילומים של ביופסיות שנלקחו מחולות סרטן השד. את המחקר ערכו JAMA שהתפרסם בכתב העת היוקרתי הדוקטורנטים גיל שמאי ורון סלוסברג ופרופ׳ רון קימל עם ד”ר יואב ביננבאום מבית החולים איכילוב ופרופ׳ זיו גיל מהמרכז הרפואי רמב”ם. הטכנולוגיה החדשה, הצפויה לשפר משמעותית את ההתאמה האישית בטיפולים בסרטן, מבוססת על למידה עמוקה. היא מחלצת מידע מולקולרי מתוך תמונות ביופסיה שעברו צביעת המטוקסילין ) - צביעה נפוצה המשמשת לבדיקת H&E ואאוזין ( רקמות שנלקחו בביופסיה. הצביעה מאפשרת לפתולוג לזהות ברקמה, תחת המיקרוסקופ, את סוג הסרטן ואת דרגת החומרה שלו. עם זאת, הצביעה לבדה אינה מאפשרת לזהות מאפיינים קריטיים החיוניים בקביעת הטיפול המתאים, למשל את הפרופיל המולקולרי של הגידול, המסלולים הביולוגיים המתרחשים בו, הקוד הגנטי של התאים הסרטניים והקולטנים השכיחים שעל קרום התא. המיפוי של הקולטנים על קרום התא רלוונטי במיוחד לרפואה מותאמת אישית; הוא מאפשר להתאים לחולי סרטן טיפול החוסם את הקולטנים ובולם את התפתחות הגידול הסרטני.  החידוש הקונספטואלי של חוקרי הטכניון הוא בחילוץ המידע המולקולרי מתוך צורת התאים וסביבתם (המורפולוגיה של הרקמה) כפי שהיא . לדברי שמאי ופרופ’ H&E משתקפת בסריקות קימל, “פתולוגים שדיברנו איתם אמרו שזו משימה בלתי אפשרית. הסיבה לכך היא שפתולוג אנושי לא יכול להסיק את תכונות הגידול מתוך צורתו בגלל כמות המשתנים העצומה. החדשות הטובות הן שטכנולוגיות של בינה מלאכותית ובעיקר למידה 32 פרופ׳ רון קימל גיל שמאי רון סלוסברג הממוחשב הפתולוג טכנולוגיה חדשה שפותחה בפקולטה למדעי המחשב צפויה לשפר את ההתאמה האישית בטיפול בגידולים סרטניים