सिर और गर्दन के कैंसर के मरीजों के लिए बेहतर प्रोग्नोसिस देने वाला नया AI टूल

नई दिल्ली : US रिसर्चर्स की एक टीम ने एक आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (AI) पर आधारित नॉन-इनवेसिव टूल बनाया है और उसे वैलिडेट किया है। यह टूल सिर और गर्दन के कैंसर के फैलने के रिस्क का अनुमान लगा सकता है।

मास जनरल ब्रिघम के रिसर्चर्स का बनाया AI टूल यह अनुमान लगा सकता है कि किसी मरीज़ का ऑरोफैरिंजियल कैंसर – एक तरह का सिर और गर्दन का कैंसर जो गले में होता है – कितनी संभावना है कि फैलेगा। यह डॉक्टरों को यह सिग्नल देकर मदद कर सकता है कि किन मरीज़ों को एग्रेसिव ट्रीटमेंट देना चाहिए।

मास जनरल ब्रिघम में आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस इन मेडिसिन (AIM) प्रोग्राम के सीनियर लेखक बेंजामिन कान ने कहा, "हमारा टूल यह पहचानने में मदद कर सकता है कि किन मरीज़ों को कई इंटरवेंशन देने चाहिए या वे इम्यूनोथेरेपी या एडिशनल कीमोथेरेपी जैसी इंटेंसिव स्ट्रेटेजी के क्लिनिकल ट्रायल के लिए आइडियल कैंडिडेट होंगे।"

कान ने आगे कहा, "हमारा टूल यह पहचानने में भी मदद कर सकता है कि किन मरीज़ों को ट्रीटमेंट में डी-इंटेंसिफिकेशन, जैसे कि सिर्फ सर्जरी, से गुज़रना चाहिए।"

यह रिसर्च जर्नल ऑफ़ क्लिनिकल ऑन्कोलॉजी में पब्लिश हुई है।

ऑरोफैरिंजियल कैंसर के इलाज, जिसमें सर्जरी, रेडिएशन थेरेपी और कीमोथेरेपी का कॉम्बिनेशन शामिल है, को सहना मुश्किल हो सकता है और इसके लंबे समय तक चलने वाले बुरे असर हो सकते हैं। इसलिए, उन मरीज़ों के सबग्रुप की पहचान करना ज़रूरी है जिन्हें कम या ज़्यादा इंटेंसिव इलाज के तरीकों से फ़ायदा हो सकता है।

इसे पूरा करने का एक तरीका यह पता लगाना है कि मरीज़ को पैथोलॉजिकल एक्स्ट्रानोडल एक्सटेंशन (ENE) है या नहीं, जो तब होता है जब कैंसर सेल्स लिम्फ नोड से आगे आस-पास के टिशू में घुस जाते हैं। अभी, ENE का पक्का पता सिर्फ़ सर्जरी से लिम्फ नोड्स को निकालकर और उनकी जांच करके ही लगाया जा सकता है।

नए AI-बेस्ड टूल ने कंप्यूटेड टोमोग्राफी स्कैन से डेटा की इमेजिंग करने और ENE वाले लिम्फ नोड्स की संख्या का अनुमान लगाने में मदद की -- यह मरीज़ के प्रोग्नोसिस और इंटेंसिव थेरेपी से फ़ायदा होने की संभावना का एक इंडिकेटर है।

जब इस टूल को ऑरोफैरिंजियल कार्सिनोमा वाले 1,733 मरीज़ों के इमेजिंग स्कैन पर इस्तेमाल किया गया, तो यह टूल कैंसर के अनकंट्रोल्ड फैलाव और मरीज़ के बचने की संभावना का अनुमान लगा सका। AI के असेसमेंट को पहले से मौजूद क्लिनिकल रिस्क प्रेडिक्टर्स में इंटीग्रेट करने से रिस्क स्ट्रेटिफिकेशन बेहतर हुआ, जिससे अलग-अलग मरीज़ों में बचने और कैंसर फैलने का ज़्यादा सटीक अनुमान लगाया जा सका।

कैन ने कहा, "AI टूल ENE वाले लिम्फ नोड्स की संख्या का अनुमान लगाने में मदद करता है, जो पहले नहीं किया जा सकता था, और यह दिखाता है कि यह ऑरोफरीन्जियल कैंसर के लिए एक पावरफुल, नया प्रोग्नोस्टिक बायोमार्कर है जिसका इस्तेमाल मौजूदा स्टेजिंग स्कीम और ट्रीटमेंट प्लानिंग को बेहतर बनाने के लिए किया जा सकता है।"