Meme kanseri riskini hesaplayan yapay zeka modeli geliştirildi

Ankara Etlik Şehir Hastanesi, Orta Doğu Teknik Üniversitesi (ODTÜ), Kanada Toronto Üniversitesi ve Katar Doha Üniversitesi iş birliği yaptı. Çalışma sonucunda meme kanseri taramalarında kişiye özel risk değerlendirmesi yapabilen yapay zeka destekli model geliştirildi. Araştırma ekibinde Kanada Toronto Üniversitesi İstatistik Bilimleri Bölümü’nden Dr. Furkan Danışman, Katar Doha Üniversitesi Matematik ve İstatistik Bölümü’nden Dr. Zarina Oflaz yer aldı.

Ayrıca ODTÜ İstatistik Bölümü’nden Prof. Dr. Zeynep Kalaylıoğlu, Ankara Etlik Şehir Hastanesi Onkoloji Hastanesi Başhekimi Prof. Dr. Lütfi Doğan ile Dr. Mahmut Onur Kültüroğlu çalışmaya katıldı. Bu ekip 10 yıl boyunca 616 kadını takip etti.

Çalışmada ortalama risk grubunda bulunmayan kadınların mamografileri değerlendirildi. Şikayeti, aile öyküsü veya meme dokusunda lezyonları bulunan hastalar kapsama alındı. Bu kişiler ikinci ve üçüncü basamak sağlık kuruluşlarında daha sık takip ediliyordu.

En az 5 mamografi görüntüsü bulunan kadınların verileri incelendi. Görüntüleri 2 yıldan kısa aralıklarla çekilen hastaların 6 ila 10 yıllık mamografik yoğunluk değişimleri analiz edildi. Yaş, menopoz durumu, aile öyküsü, doğum sayısı, emzirme ve vücut kitle indeksi değerlendirmeye eklendi. - YAPAY ZEKA MODELİ - Çalışmada kullanılan 'latent progresyon' modeli kanser riskini hesapladı.

Model, yoğun meme dokusunun tümörleri gizleme etkisini gerçek riskten ayırdı. Zaman içindeki doku değişimleri geçmiş verilerle karşılaştırıldı. Böylece düşük riskli kadınların gereksiz taranmasının önüne geçilmesi hedeflendi.

Yüksek riskli kadınlar ise daha erken aralıklarla değerlendirilecek. Gerekli durumlarda koruyucu ilaç tedavisi veya önleyici cerrahi seçenekleri gündeme alınacak. Prof. Dr. Lütfi Doğan açıklamalarda bulundu.

Doğan, "Ülkemizde KETEM’lerimizde toplumsal tarama programımız var. Bu, ortalama riske sahip ve herhangi bir şikayeti olmayan tüm kadınların, 60 yaşından başlayarak ve 2 yılda bir yaptırdıkları toplumsal tarama programı" dedi. Doğan sözlerini şöyle sürdürdü: "Ancak toplumsal tarama dışında, daha yüksek riske sahip, örneğin kuvvetli aile öyküsü olan kadınlar ya da şikayeti olan kadınları, memede kitle nedeniyle daha önce biyopsi yapılmış takibi alınmış lezyonları olan kadınları da biz toplumsal taramanın dışında tutuyoruz." - FIRSATÇI TARAMA - Uzman isim takipleri ikinci ve üçüncü basamakta yaptıklarını belirtti.

Doğan, "Onları 2 ve 3'üncü basamak sağlık tesislerinde daha kısa aralıklarla yaptığımız tetkiklerle takip ediyoruz. Buna da 'fırsatçı tarama' adı veriyoruz" ifadelerini kullandı. Doğan karşılaşılan sorunları anlattı.

Doğan, "Burada fırsatçı taramalardaki önemli sorunlarımızdan bir tanesi kadınların memesindeki morfolojik yapıları nedeniyle bazı kitlelerin kolay saklanabiliyor olmasıydı. Bu takipleri nasıl yapacağımıza dair elimizde net bir bilimsel veri olmamasıydı. Günümüzde yapay zeka tıpta da pek çok alanda tetkiklere yardımcı olur bir duruma geldi" dedi.

Prof. Dr. Doğan çalışmanın geçmişine değindi. Doğan, "Fırsatçı tarama gereken şikayeti olan ya da riski daha yüksek olan 2 ve 3'üncü basamakta taradığımız kadınların, 10 yıl önceki filmlerini bir yapay zeka programına yüklemeye başladık" diye konuştu.

Doğan projenin paydaşlarını aktardı. Doğan, "Bu program Kanada Toronto Üniversitesi ve Katar’da Doha Üniversitesi tarafından geliştirildi. Aynı zamanda projeye ODTÜ İstatistik Bölümü dahil oldu" dedi. - 616 KADIN İNCELENDİ - Süreç hakkında bilgi veren Doğan, "Bu 10 yıl boyunca en az 5 tane mamografi filmi çekilen ve 2 yıldan daha az periyotlarda olmak üzere 616 kadın dahil edildi.

Bu yapay zeka programı 10 yıl boyunca filmlerdeki kadınların kendi dokularındaki morfolojik değişiklikleri takip etti" ifadelerini kullandı. Doğan ODTÜ'nün rolünü açıkladı. Doğan, "Oradan gelen verilerle de ODTÜ yeni bir istatistik model geliştirdi.

Bu model kişinin aile öyküsü, menopoz, yaş, doğum sayısı, emzirme durumu gibi faktörleri de göz önüne alarak bize hangi periyotlarla ve hangi yöntemlerle tarama yapmamız gerektiği konusunda net bilgiler verdi" dedi. Sistemin getirdiği yenilikleri anlatan Doğan, "Bu anlamda da biz eskiden tüm kadınları eğer şüpheli bir şey bulmazsak yılda bir mamografiye çağırıyorduk.

Bu herkes için standarttı. Bu model artık kişiye özel tarama programları geliştirebilecek. Ne zaman gelmesi gerektiğini hangi filmlerle devam etmesi gerektiğini bize söyleyecek.

Bu anlamda biz klinisyenlere yardımcı olacak" şeklinde konuştu. Menopoz sürecine dikkat çeken Doğan, "Normal şartlarda kadınlarda menopozla birlikte memenin glandüler yapısının azalmasını ve yağ dokusu ile yer değiştirmesini bekliyoruz. Ama bu her kadında aynı olmuyor.

Genetik özellikler, hormonal özellikler, doğum sayısı, emzirme sayısı buna etkiliyor" dedi. Doğan risk faktörlerini sıraladı. Doğan, "Bazı kadınlar menopoza girse bile glandüler yapıları diğer kadınlar kadar hızla yok olmuyor.

Bunun başlı başına bir meme kanseri risk faktörü olduğunu gördük. Aynı zamanda bu özellikteki kadınların mamografik taramalarında da sorun olduğunu gördük. İşte bu model, bu sorunu çözmeye yönelik planlandı" ifadelerini kullandı. - KİTLELER ERKEN YAKALANIYOR - Sistemin işleyişini aktaran Doğan, "Bir kadının toplumsal tarama dışında şikayeti var, risk faktörleri var, aile öyküsü var ve doktora başvurdu.

İlk muayenesini oldu ve ilk mamografi filmini çekildi. Bu modele bu filmler hastanın özellikleriyle beraber yükleniyor" dedi. Doğan takibin sürdüğünü belirtti.

Doğan, "Ondan sonra gelen her film tekrar bu modele yükleniyor. Model yapay zeka aracılığıyla buradaki yıllar içerisindeki morfolojik değişiklikleri takip ediyor. Çalışmada, yapay zekanın bize verdiği risk oranı ve verdiği takip protokolüne sadık kalındı" diye konuştu.

Doğan çalışmanın sonucunu açıkladı. Doğan, "10 yıl takip edildiğinde 616 kadının kaçının gerçekten kanser geliştirdiği, kaçının geliştirmediği uzun takip süreleriyle verildi" dedi. Meme dokusuna değinen Doğan, "Meme dokusu çok dens kadınlarda, (memede yağ dokusundan ziyade süt bezleri ve bağ dokusunun fazla ve yoğun olması) mamografi ile yaptığımız takiplerde çok küçük kitlelerin gizlenme riski var.

Model, o dokudaki değişikliği geçmişe dönük hafızası ile eşleştirip de değişikliği yakalayabildiğinde çok küçük kitleleri yakalama gibi bir imkan da bize sunuyor. Sadece risk ya da tarama periyodu vermiyor. Aynı zamanda çok küçük kitleleri daha erken yakalamak konusunda bize yardımcı oluyor" şeklinde konuştu. - OBEZİTE VE RİSK ARTIŞI - Obezite ile ilgili bulguları aktaran Doğan, "Model ile menopoza giren kadınların memedeki glandüler yapısı ve yağ dokusunun obezite ile ilişkili verilerinin de belirlendiğini" söyledi.

Bilimsel bağlantıyı açıklayan Doğan, "Şöyle bir bilimsel bağlantı var; normal şartlarda menopozla birlikte yumurtalıklarda östrojen hormon üretimi düşüyor. Ancak dokuda, vücutta ne kadar çok yağ doku varsa yumurtalık dışında bu sefer periferik dokuda östrojen üretimi devam ediyor" dedi. Doğan risk oranını açıkladı.

Doğan, "Aslında meme dokusu, menopozla birlikte östrojene maruziyetin kesilip glandüler dokunun geriye gitmesi üzerine programlı bir organken bu kez hala uzun süreli östrojen etkisi ne yazık ki obez kadınlar da meme kanser riskini diğerlerinden daha yüksek kılıyor.

Bizim model meme kanseri açısından yüzde 40'a kadar daha yüksek riskli olduğunu buldu obez kadınları" ifadelerini kullandı. Doğan gelecekteki hedefleri paylaştı.

Doğan, "Bu model ile bazı hastaları gereksiz yere yılda bir mamografiye çağırmayacağız. Ama daha yüksek riskli olduğunu gördüğümüz hastaları da daha erken çağıracağız, belki önleyici ameliyatlar ve kemoprevensiyon ilaçlar başlayacağız.

Eğer bir ürün modele dönüşebilirse çok daha fazla kişiye ulaşabilir. Önümüzdeki dönemde bu modeli ürüne dönüştürüp, Türk tıbbının kullanımına sunmayı amaçlıyoruz" diyerek sözlerini tamamladı.