ประมาณ 5% ของเคสผู้ป่วยมะเร็งระยะลุกลาม (metastatic) เป็นมะเร็งที่ไม่สามารถระบุต้นกำเนิดได้ ซึ่งมักจะพบโดยเจอเป็นเซลล์มะเร็งกระจายอยู่ในน้ำในช่องอกหรือช่องท้อง ทำให้การวางแผนรักษาทำได้ยาก การวินิจฉัยจะต้องอาศัยผู้เชี่ยวชาญเปรียบเทียบลักษณะภาพเซลล์มะเร็งจากกล้องจุลทรรศน์อย่างละเอียด และต้องตัดชิ้นเนื้อจากอวัยวะต้องสงสัยหลายจุดของผู้ป่วยมาเทียบ

ทีมวิจัยจากมหาวิทยาลัยแพทย์เทียนจินและมหาวิทยาลัยเจิ้งโจว สาธารณรัฐประชาชนจีน ได้พัฒนาเครื่องมือปัญญาประดิษฐ์ tumor origin differentiation using cytological histology (เรียกย่อว่า TORCH) โดยการรวบรวมภาพถ่ายเซลล์มะเร็งและเซลล์ของโรคอื่นๆ จากโรงพยาบาลและสถาบันวิจัยมะเร็ง 4 แห่งของจีน ได้แก่ สถาบันมะเร็งมหาวิทยาลัยแพทย์เทียนจิน, โรงพยาบาลเอกมหาวิทยาลัยเจิ้งโจว, โรงพยาบาลเอกมหาวิทยาลัยซูโจว และโรงพยาบาลเอี้ยนไถหยู้หวงติ่ง เอามาคัดแยกและกรองได้ 50,000 กว่ารูป แบ่งเป็นภาพสำหรับการเทรนโมเดลประมาณ 30,000 รูปและแยกที่เหลือไว้เป็นชุดทดสอบ

ผลจากการทดลองพบว่า TORCH มีความแม่นยำประมาณ 83% ในการระบุอวัยวะต้นกำเนิดของเซลล์มะเร็งในชุดข้อมูลทดสอบ แต่ถ้านับรวมผลที่ TORCH ทำนายออกมา 3 อันดับแรกของแต่ละครั้ง ก็มีโอกาสสูงถึง 98.9% ที่คำตอบที่ถูกต้องจะอยู่ในรายการของผลการทำนาย 3 อันดับแรก

ทีมวิจัยหวังว่าผลที่น่าพอใจระดับนี้เป็นการพิสูจน์ความเป็นไปได้ในการใช้ปัญญาประดิษฐ์มาเป็นตัวช่วยวินิจฉัยหาอวัยวะต้นกำเนิดมะเร็งในเคสผู้ป่วยยากๆ

อย่างไรก็ตาม นี่เป็นเพียงขั้นต้นที่ใช้ชุดข้อมูลของผู้ป่วยในจีนเท่านั้น นักวิจัยได้ทดลอง TORCH กับชุดข้อมูลทดสอบจากฐานข้อมูลภายนอก เช่น The Cancer Genome Atlas (TCGA) ก็พบว่ามีความแม่นยำลดลงนิดหน่อย อยู่ที่ประมาณ 70-88%

งานวิจัยนี้ตีพิมพ์ใน Nature Medicine DOI:10.1038/s41591-024-02915-w

ที่มา: Nature