מודל בינה מלאכותית שהוכשר על-בסיס תמונות דיגיטאליות של ביופסיות מבלוטות רוק קטנות, הדגים יכולת גבוהה לסיווג וזיהוי מחלת שיוגרן ואף זיהה תבנית הסננה חדשה של תאי T הקשורה במחלה, כך מדווחים חוקרים במאמר חדש שפורסם בכתב העת The Lancet Rheumatology.

מחקר העוקבה הרטרוספקטיבי נערך בין אוקטובר 2021 ועד ספטמבר 2024 במטרה לקבוע אם מודל לימוד מכונה עשוי לסייע בסיווג מוקדים ומחלת שיוגרן ולזהות דפוסים היסטולוגיים חדשים הקשורים במחלה. הם כללו 545 משתתפים (גיל ממוצע של 54.2 שנים, 90% נשים) משישה מרכזים באירופה ובחנו את דגימות ביופסיה מבלוטות רוק קטנות עם המטוקסילין ואאוזין.

ציון המוקד הוגדר כמספר צברי לימפוציטים של 50 תאים ומעלה החודרים לרקמת הבלוטה בכל שטח של 4 מ”מ רבוע. מבין המשתתפים, 243 אובחנו עם מחלת שיוגרן עם ציון מוקד של 1 ומעלה, ב-113 תועדה המחלה עם ציון מוקד קטן מ-1 וב-189 משתתפים בקבוצת הביקורת אובחנה תסמונת סיקה שאינה שיוגרן וללא עדות לאוטואימוניות.

המודל מבוסס הבינה המלאכותית המיר מקטעים נבחרים של ביופסיות לתמציות דיגיטליות, אשר שימשו ליצירת פרופילים ברמת המטופל. מסווג רשת עצבית אומן על פרופילים מחמישה מרכזים רפואיים, ואומת באופן חיצוני באמצעות שקופיות מהמרכז השישי.

התוצא העיקרי היה שטח העקומה תחת עקומת ה-ROC לסיווג ציון המוקד ומחלת שיוגרן.

לאחר אימות חיצוני, המודל סיווג נוכחות של ציון מוקד חיובי עם שטח מתחת לעקומה של 0.88 (רווח בר-סמך 95% של 0.82-0.94) עם סגוליות של 0.82 (רווח בר-סמך 95% ש 0.72-0.91) ורגישות של 0.74 (רווח בר-סמך 95% של 0.63-0.85).

באשר לסיווג מחלת שיוגרן, המודל השיג שטח מתחת לעקומת ROC של 0.89 (רווח בר-סמך 95% של 0.82-0.94), עם סגוליות של 0.91 (רווח בר-סמך 95% ש 0.82-0.98) ורגישות של 0.66 (רווח בר-סמך 95% של 0.55-0.76).

עוד זוהתה תבנית חדשה של תאי T מסוג ‎CD8‎ המרוכזים סביב תאי האפיתל האצינריים, שנמצאה קשורה לאבחנת מחלת שיוגרן.

החוקרים מסכמים וכותבים כי באמצעות שימוש מתקדם בכלי בינה מלאכותית במחלת שיוגרן, ניתן לשפר את האבחנה והטיפול בחולים הסובלים מהמחלה.

The Lancet Rheumatology, Sep 29, 2025

לידיעה במדסקייפ