التعلم العميق في علم جينوم السرطان وعلم pathology النسجي

الملخص يعتبر علم pathology النسجي والتوصيف الجيني من الركائز الأساسية لعلاج السرطان الدقيق ويتم الحصول عليهما بانتظام للمرضى المصابين بالسرطان. تقليديًا، يتم مراجعة شرائح علم pathology النسجي يدويًا بواسطة علم الأمراض المدربين تدريبًا عاليًا. من ناحية أخرى، يتم تقييم البيانات الجينية بواسطة أنابيب الحوسبة المصممة. في كلا التطبيقين، أتاح ظهور طرق الذكاء الاصطناعي الحديثة، وبشكل خاص التعلم الآلي (ML) والتعلم العميق (DL)، فتح طريقة جديدة تمامًا لاستخراج رؤى عملية من البيانات الخام، والتي يمكن أن تعزز وتستبدل بعض جوانب سير العمل التقليدية للتقييم. في هذا الاستعراض، نقوم بتلخيص التطبيقات الحالية والناشئة لـ DL في علم pathology النسجي وعلم الجينوم، بما في ذلك المهام التشخيصية الأساسية وكذلك المهام التنبؤية المتقدمة. استنادًا إلى قاعدة متزايدة من الأدلة، نقترح أن DL قد يكون الأساس لنوع جديد من سير العمل في علاج السرطان وبحوث السرطان. ومع ذلك، نشير أيضًا إلى أن نماذج DL يمكن أن تحتوي على تحيزات وعيوب أخرى يجب أن يكون المستخدمون في الرعاية الصحية والبحث على دراية بها، ونقترح طرقًا للتعامل معها.