Dünyada her yıl yaklaşık 2,3 milyon kadına meme kanseri tanısı konuyor ve yaklaşık 670 bin kadın bu hastalıktan hayatını kaybediyor. Almanya’daki Aachen Teknik Üniversitesi (RWTH) Hastanesi Radyoloji Bölümü Başkanı Prof. Christiane Kuhl, mamografi taramalarına rağmen meme kanserinin kadınlarda en yaygın kanser kaynaklı ölüm nedeni olmaya devam ettiğini söylüyor.
Kuhl, bunun nedenini mamografinin birçok tümörü ya hiç ya da çok geç fark edebilmesiyle açıklıyor. Özellikle hızlı büyüyen ve daha saldırgan olan tümörler mamografide çoğu zaman görünmüyor. Bu tür tümörler, kadınlarda en sık ölüme yol açanlar arasında.
Yeni geliştirilen bir algoritma ise erken teşhiste önemli bir değişim vaat ediyor. Yapay zeka (YZ) modeli, yalnızca mamografi görüntülerini analiz ederek bir kadının önümüzdeki beş yıl içinde meme kanserine yakalanma riskini oldukça hassas biçimde belirleyebiliyor.
Yüksek risk grubuna alınan kadınların meme kanseri geliştirme ihtimali, normal risk grubundakilere göre dört kat daha yüksek çıktı. Kuhl’ün açıklamasına göre yapay zeka, mamografisi tamamen normal görünen kadınlarda bile gelecek yıllara yönelik risk tahmini yapabiliyor.
Mamografide risk her zaman görünmüyor
Bugün birçok ülkede 50 ila 75 yaş arasındaki kadınlara iki yılda bir mamografi taraması öneriliyor. Ancak Kuhl, herkesin riskinin aynı olmadığını vurguluyor. Meme dokusunun yoğunluğu hem kansere yakalanma ihtimalini hem de mamografinin bir tümörü yakalama şansını etkiliyor. Doku yoğunluğu arttıkça hem hastalık riski artıyor hem de mamografinin bir tümörü fark etme olasılığı düşüyor.
Kuhl, birçok kadının bu durumu bilmediğini belirtiyor. ABD’de kadınlar, meme dokularının ne kadar yoğun olduğu ve bunun taramayı zorlaştırdığı konusunda yıllardır bilgilendiriliyor. Tıpta “masking risk” olarak adlandırılan bu durum, yoğun dokunun tümörü gizleme ihtimaline işaret ediyor.
MR daha güvenilir ama pahalı
Son yıllarda çok yoğun meme dokusuna sahip kadınlara manyetik rezonans (MR) görüntüleme ile tarama öneriliyor. MR, güçlü manyetik alanlarla ve radyo dalgalarıyla çalışan, radyasyon içermeyen bir görüntüleme yöntemi. Erken teşhiste oldukça başarılı ancak mamografiye veya ultrasona göre çok daha pahalı.
Hangi kadınların MR’a ihtiyaç duyduğunu belirlemek için ABD, Kanada, Güney Amerika ve Almanya’dan 46 araştırma kurumunun oluşturduğu Clairity Konsorsiyumu, yapay zeka tabanlı Clairity Breast sistemini geliştirdi.
Clairity Konsorsiyumu, uluslararası alanda 46 farklı araştırma ve tıp kurumunun bir araya gelerek meme kanseri riskini yapay zeka ile daha doğru tahmin etme amacı güden bir işbirliği platformu. Temel olarak, kimin pahalı ve detaylı MR taramasına ihtiyacı olduğunu belirleyecek akıllı bir sistem geliştirmeye odaklanıyor.
YZ erken teşhiste hassasiyet sağlıyor
Konsorsiyumun geliştirdiği yapay zeka modeli, yalnızca doku miktarını değil, dokunun yapısını da analiz ediyor. Model, Amerika kıtası ve Avrupa’dan yüz binlerce mamografiyle eğitildi. Klasik risk tahmin modellerinden farklı olarak bu yapay zeka aile öyküsü, genetik ya da yaşam tarzı bilgilerine ihtiyaç duymuyor; yalnızca mamografi görüntüsünden risk hesaplıyor.
Yapay zeka, meme dokusunun sadece yoğunluğunu değil, dokunun nasıl düzenlendiğini de algılıyor. Bu yapı, meme kanseri riskini etkileyen ek bir faktör olarak kabul ediliyor.
Kuhl’e göre kadınların yaklaşık yüzde 10’unda çok yoğun meme dokusu bulunuyor. Ancak geç teşhis alan birçok kadının dokusu daha az yoğun. Bu yüzden yalnızca doku yoğunluğuna bakmak yeterli değil. Kuhl, yapay zekanın saniyeler içinde bir kadının MR’a ihtiyaç duyup duymadığını söyleyebilmesinin büyük bir ilerleme olduğunu ifade ediyor.
Erken tarama daha genç yaşlarda başlamalı mı?
Birçok ülkede tarama programları 50 yaşında başlıyor. Zira meme kanseri riski, ilerleyen yaşla birlikte artıyor. Buna karşın genç kadınlarda görülen tümörler daha agresif olabiliyor.
Genç kadınlar, teoride erken teşhis programlarından daha fazla fayda görebilir; ancak genç kadınlarda meme dokusu daha yoğun olduğu için mamografi bu grupta daha az başarılı.
Bu Haberlerdeİlginizi Çekebilir
Kişisel risk profiline göre tarama
Kuhl, tarama yaşını herkes için düşürmenin doğru olmadığını düşünüyor. Ona göre ideal yaklaşım iki aşamalı bir sistem: önce mamografi, ardından yapay zeka ile beş yıllık risk analizi.
Eğer yapay zeka, bir kadının riskini yüksek gösteriyorsa, MR önerilmeli. Kuhl, bu gruptaki kadınlarda mamografinin artık gerekli olmadığını söylüyor.
KAYNAK: DEUTSCHE WELLE TÜRKÇE
