Forskere fra Brigham og Women's Hospital, et grundlæggende medlem af Messe General Brigham sundhedsvæsenet, har brugt kunstig intelligens værktøjer til at fremskynde forståelsen af risikoen for specifikke hjertearytmier, når forskellige dele af hjertet udsættes for forskellige tærskler for stråling som en del af en behandlingsplan for lungekræft. Deres resultater er offentliggjort i JACC: Kardioonkologi.
"Strålingseksponering for hjertet under lungekræftbehandling kan have meget alvorlige og umiddelbare virkninger på en patients kardiovaskulære helbred," sagde den tilsvarende forfatter. Raymond Mak, MD, af afdelingen for strålingsonkologi på Brigham and Women's Hospital. "Vi håber at informere ikke kun onkologer og kardiologer, men også patienter, der modtager strålebehandling, om risiciene for hjertet ved behandling af lungekræfttumorer med stråling."
Fremkomsten af kunstig intelligens-værktøjer i sundhedsvæsenet har været banebrydende og har potentialet til positivt at omforme kontinuummet af pleje, herunder informere behandlingsplaner for patienter med kræft. Mass General Brigham, som et af landets bedste integrerede akademiske sundhedssystemer og største innovationsvirksomheder, er førende i at udføre streng forskning i nye og nye teknologier for at informere den ansvarlige inkorporering af AI i levering af pleje.
For patienter, der modtager strålebehandling til behandling af ikke-småcellet lungekræft (NSCLC), kan arytmier eller uregelmæssige rytmer i hjertet være almindelige. På grund af hjertets tætte nærhed til lungerne og med NSCLC-tumorer i nærheden af eller omkring hjertet, kan hjertet modtage sideskader fra spild af strålingsdosis beregnet til at målrette mod kræfttumorerne. Tidligere undersøgelser har fundet ud af, at denne type eksponering for hjertet er forbundet med generelle hjerteproblemer. Denne nuancerede undersøgelse viste imidlertid, at risikoen for forskellige typer af arytmier kan variere betydeligt baseret på patofysiologien og hjertestrukturer, der udsættes for forskellige niveauer af stråling.
For at klassificere de typer af arytmier, der er forbundet med hjertesubstrukturer, der modtager stråling, udførte forskere en retrospektiv analyse på 748 patienter i Massachusetts, som blev behandlet med stråling for lokalt fremskreden NSCLC. De katalogiserede arytmiundertyper omfattede atrieflimren, atrieflimren, anden supraventrikulær takykardi, bradyarytmi og ventrikulær takyarytmi eller asystoli.
Holdets statistiske analyser indikerede, at omkring én ud af hver seks patienter oplevede mindst én grad 3 arytmi med en mediantid på 2.0 år indtil den første arytmi. Grad 3 klassifikationer betragtes som alvorlige hændelser, der sandsynligvis kræver intervention eller kræver hospitalsindlæggelse. De fandt også, at næsten en tredjedel af patienter, der oplevede arytmier, også led af alvorlige uønskede hjertehændelser.
De arytmiklasser, der er skitseret i undersøgelsen, omfattede ikke helt den række af hjerterytmeproblemer, der er mulige, men forfatterne bemærker, at disse observationer stadig skaber en bedre forståelse af de mulige patofysiologiske veje og potentielle veje til at minimere hjertetoksicitet efter at have modtaget strålebehandling. Deres arbejde tilbyder også en prædiktiv model for dosiseksponering og typen af forventet arytmi.
For fremtiden mener forskerne, at stråleonkologer bør samarbejde med kardiologiske eksperter for bedre at forstå mekanismerne bag hjerteskader og deres sammenhæng med strålebehandling. Derudover bør de drage fordel af moderne strålebehandling til aktivt at forme strålingseksponering væk fra de specifikke hjerteområder, der er i høj risiko for at forårsage arytmier. Ifølge Mak vil denne undersøgelse, sideløbende med tidligere forskning, hjælpe med overvågning, screening og informere stråleonkologer om, hvilke dele af hjertet, der skal begrænse strålingseksponeringen for, og igen afbøde komplikationer.
"En interessant del af det, vi gjorde, var at udnytte kunstig intelligens-algoritmer til at segmentere strukturer som lungevenen og dele af ledningssystemet for at måle eksponeringen for strålingsdosis hos over 700 patienter. Dette sparede os for mange måneders manuelt arbejde,” sagde Mak. "Så ikke kun har dette arbejde potentiel klinisk effekt, men det åbner også døren for brug af AI i strålingsonkologisk forskning for at strømline opdagelse og skabe større datasæt."
Kilde: Bwh
