Adaugă-ne ca sursă preferată în Google
Din cuprinsul articolului
O analiză pe care aproape orice pacient a făcut-o măcar o dată ar putea deveni un sistem de avertizare pentru leucemie.
Cercetătorii au dezvoltat un model de inteligență artificială care analizează date provenite din hemoleucograma completă și poate semnala cazuri cu risc de leucemie, inclusiv atunci când pacientul ajunge la spital pentru o problemă aparent fără legătură cu o boală de sânge.
Sistemul, numit LeukoAlert, a fost antrenat și validat pe 446.558 de rezultate de laborator provenite de la 203.284 de persoane din șapte centre medicale.
Într-o etapă prospectivă, cercetătorii l-au testat pe alte 58.481 de hemoleucograme, iar algoritmul a identificat inclusiv cazuri de leucemie care nu fuseseră încă suspectate și recidive timpurii.
Studiul a fost publicat pe 25 iulie 2026 în npj Digital Medicine.
Nu este nevoie de un nou tip de analiză
Aici se află partea cea mai interesantă a cercetării.
LeukoAlert nu presupune, în principiu, recoltarea unei probe speciale pentru un test oncologic separat.
Algoritmul analizează informații generate în timpul unei hemoleucograme realizate cu analizoare hematologice compatibile.
Modelul utilizează 72 de caracteristici.
Pe lângă parametri bine cunoscuți precum numărul de leucocite, hemoglobina, trombocitele sau eritrocitele, sunt incluse și date mai complexe generate de analizor despre populațiile celulare și anumite semnale morfologice.
O parte dintre aceste informații există deja în aparatele moderne, dar nu sunt folosite în mod obișnuit pentru screening automat al leucemiei.
Peste 446.000 de analize folosite pentru dezvoltarea sistemului
Cercetarea a avut o dimensiune mare pentru un studiu de acest tip.
Au fost folosite 446.558 de rezultate de hemoleucogramă, provenite de la 203.284 de persoane, din șapte centre independente.
Seturile de date au fost împărțite pentru antrenarea algoritmului, validare internă, validare externă și testarea prospectivă în lumea reală.
În diferitele cohorte de validare, performanța pentru separarea leucemiei de cazurile fără leucemie a ajuns la valori foarte ridicate ale ariei de sub curba ROC, de până la 0,996.
AUC măsoară capacitatea unui model de a diferenția două categorii. O valoare apropiată de 1 indică o separare foarte bună.
Asta nu înseamnă însă că algoritmul are „99,6% acuratețe” sau că diagnostichează leucemia cu o asemenea precizie.
Testat pe aproape 60.000 de analize reale
Etapa cea mai relevantă pentru utilizarea clinică a fost evaluarea prospectivă.
Algoritmul a fost integrat într-un flux real de laborator la Changhai Hospital din Shanghai și a analizat 58.481 de rezultate consecutive de hemoleucogramă, provenite de la 21.407 persoane.
În acest context, AUC a fost de 0,969.
Modelul a identificat cazuri de leucemie ocultă și recidive timpurii inclusiv în secții care nu erau de hematologie.
Cercetătorii au descris, de exemplu, pacienți ajunși în chirurgie cardiovasculară, camera de gardă sau ginecologie, pentru care algoritmul a semnalat un risc hematologic ce necesita investigații suplimentare.
De ce hemoleucograma poate conține asemenea informații
Leucemiile apar prin proliferarea anormală a unor celule din sistemul hematopoietic.
Boala poate modifica numărul și caracteristicile leucocitelor, trombocitelor și globulelor roșii.
În unele cazuri, modificările sunt evidente.
În altele, semnalele sunt subtile și pot fi distribuite între numeroși parametri.
LeukoAlert încearcă să recunoască exact asemenea combinații.
Cercetătorii au identificat nouă caracteristici cu o legătură interpretabilă cu biologia leucemiei.
Astfel, algoritmul nu funcționează numai ca o „cutie neagră”, ci permite medicilor și cercetătorilor să vadă ce elemente au influențat semnalul de risc.
Hemoleucograma nu pune singură diagnosticul de leucemie
Titlul poate suna spectaculos, însă această diferență trebuie păstrată clar.
LeukoAlert este un instrument de screening oportunist și semnalizare a riscului.
Un rezultat de risc ridicat nu înseamnă automat că pacientul are leucemie.
Diagnosticul poate necesita repetarea analizelor, examinarea frotiului de sânge periferic, imunofenotipare, teste genetice, biopsie sau aspirat de măduvă osoasă, în funcție de situație.
Rolul algoritmului ar fi să atragă atenția mai devreme asupra unei combinații de modificări care merită investigate.
Algoritmul nu este disponibil automat pe orice hemoleucogramă
Faptul că modelul folosește o analiză uzuală nu înseamnă că orice hemoleucogramă făcută în prezent beneficiază de LeukoAlert.
Sistemul trebuie integrat în infrastructura laboratorului și are nevoie de datele detaliate generate de analizoare compatibile.
Unele dintre cele 72 de caracteristici analizate nu apar pe buletinul obișnuit primit de pacient.
Sunt parametri interni ai echipamentelor de laborator.
Prin urmare, pacientul nu poate lua o hemoleucogramă veche și calcula singur riscul cu acest model.
Ar putea transforma o analiză banală într-un sistem de avertizare
Avantajul major este amploarea.
Hemoleucograma este una dintre cele mai frecvent prescrise analize medicale.
Dacă un astfel de algoritm va fi validat în alte țări, pe echipamente diferite și în populații diverse, ar putea analiza automat milioane de teste deja efectuate pentru alte motive.
Un pacient care nu are simptome tipice și nu a fost trimis la hematologie ar putea primi astfel mai devreme recomandarea de investigații suplimentare.
Autorii subliniază însă că modelul trebuie evaluat în continuare înainte de o utilizare largă.
Nu identifică perfect tipul leucemiei
LeukoAlert s-a descurcat foarte bine la separarea generală a cazurilor de leucemie de cele fără leucemie.
Performanța a fost însă mai modestă atunci când algoritmul a trebuit să diferențieze leucemiile acute de cele cronice.
Prin urmare, sistemul nu poate înlocui clasificarea hematologică și moleculară folosită pentru alegerea tratamentului.
Scopul său este mai degrabă să ridice un „steag roșu” într-un moment în care nimeni nu caută neapărat o leucemie.
Ce urmează
Cercetătorii consideră că tehnologia ar putea fi integrată în fluxurile automate ale laboratoarelor.
Rezultatul hemoleucogramei ar fi analizat în fundal, iar cazurile considerate suspecte ar putea fi trimise pentru revizuire suplimentară.
Înainte de implementarea pe scară largă sunt însă necesare validări independente, inclusiv în alte sisteme medicale și pe analizoare diferite.
Deocamdată, LeukoAlert nu transformă hemoleucograma într-un diagnostic de cancer.
Arată însă că datele produse deja de una dintre cele mai banale analize de sânge pot conține semnale pe care algoritmii le pot detecta înainte ca leucemia să fie suspectată clinic.
