التنبؤ بنتائج السرطان باستخدام صورة شخصية –

لقد ربط الباحثون الذين يستخدمون الذكاء الاصطناعي لتحديد الروابط بين العمر البيولوجي ونتائج السرطان بين المظهر الأصغر من عمرك الزمني والظهور بشكل أبطأ أثناء العلاج وتحسين البقاء على قيد الحياة.

يسلط هذا العمل، الذي يتبع دراسة تجريبية نُشرت في مايو 2025، الضوء على كيفية تسخير الذكاء الاصطناعي الطبي والصور الرقمية البسيطة لوجوه المرضى في أداة لديها القدرة على تحسين نتائج الفحص والعلاج.

تم تسليط الضوء على هذا العمل في دراستين منفصلتين، واستكشف الفائدة المحتملة لفكرة أن العمر البيولوجي للشخص يمكن أن يختلف عن عمره الزمني وأن هذا الاختلاف يمكن أن يكون ذا معنى سريريًا. وإذا تم تأكيد هذه الأداة من خلال الدراسات السريرية الجارية، فقد توفر يومًا ما الفحص بمجرد تحميل صورة رقمية لتحليلها بواسطة خوارزمية طورها الباحثون، يطلق عليها اسم FaceAge.

يمكن للأداة أيضًا توجيه الأطباء لتقديم المشورة للمرضى بشكل مختلف اعتمادًا على عمرهم البيولوجي. على سبيل المثال، إذا كان المريض شابًا نسبيًا من الناحية البيولوجية، فقد يقترح الطبيب علاجًا أكثر عدوانية، في حين يوجه إلى مسار أقل صرامة لشخص في نفس العمر الزمني ولكنه أكبر سنًا وأضعف من الناحية البيولوجية.

قال ريموند ماك، الأستاذ المساعد في طب الأورام بالإشعاع في كلية الطب بجامعة هارفارد في مستشفى بريجهام والنساء، والطبيب في معهد ماس جنرال بريجهام للسرطان، والمؤلف الرئيسي المشارك للدراستين، إن العمر الزمني للشخص هو بالفعل مقياس أساسي يلاحظه الأطباء عند اتخاذ قرارات التشخيص والعلاج.

وقال ماك: “أحد الأرقام الأولى التي يضعونها هو عمرك الزمني. ويتم ذلك من قبل كل طبيب رعاية أولية، ونفس الشيء مع التقييم السابق للعملية، ونفس الشيء مع الكثير من حاسبات المخاطر لدينا ورعاية مرضى السرطان”. “ما نناقشه هو لماذا نستخدم العمر الزمني عندما نرى هذه الانحرافات الهائلة بين العمر البيولوجي والعمر الزمني؟ لماذا لا نستخدم شيئًا قد يكون أكثر دقة بالنسبة للفرد؟”

على وجه التحديد، درست الدراستان العلاقة بين ثلاثة مقاييس جديدة – FaceAge، وانحراف FaceAge، ومعدل شيخوخة الوجه – والنتائج بالنسبة لآلاف مرضى السرطان.

أظهرت الدراسة الأولى، التي نشرت في نوفمبر في مجلة المعهد الوطني للسرطان، أن عمر وجه مرضى السرطان – وهو العمر الذي يبدو عليه – أكبر من عمرهم الزمني بالنسبة لـ 65% من أكثر من 24000 مريض بالسرطان. علاوة على ذلك، فقد سلط الضوء على وجود علاقة قوية بين نتائج السرطان وحجم الفجوة بين عمر الوجه والعمر الزمني. أولئك الذين بدوا أصغر من عمرهم الزمني بخمس سنوات أو أكثر حصلوا على نتائج أفضل بكثير، وأولئك الذين بدوا أكبر من عمرهم الزمني بـ 10 سنوات أو أكثر كانت نتائجهم أسوأ بكثير.

وقال ماك: “يختلف كل سرطان عن الآخر، ولكن الشيء الذي كان مفاجئًا هو مدى وضوح الإشارة عبر أنواع السرطان المتعددة”.

وفي الورقة الثانية، التي نشرت في مجلة Nature Communications في أبريل، نظر الباحثون في التغيرات في عمر الوجه بين نقطتين زمنيتين وقاموا بحساب معدل شيخوخة الوجه. ووجدوا أن معدل شيخوخة الوجه الأبطأ يرتبط بتحسن فرص النجاة من السرطان، بينما يرتبط المعدل الأسرع ببقاء أسوأ على قيد الحياة.

تم إجراء هذا العمل على مجموعة مكونة من 2276 مريضًا بالسرطان تزيد أعمارهم عن 20 عامًا والذين خضعوا لدورتين على الأقل من العلاج الإشعاعي. تم التقاط الصور كجزء روتيني من زيارة العلاج، وعندما تم تحليلها بواسطة خوارزمية FaceAge، سلطت الضوء على الخسائر الناجمة عن تقدم السرطان والعلاج الصارم على المرضى بين الزيارتين. كانت القيمة المتوسطة لعمر الوجه الأولي للمرضى أكبر بـ 0.99 سنة من عمرهم الزمني، وهي فجوة تضاعفت تقريبًا، إلى متوسط ​​1.85 سنة أكبر، بحلول وقت الصورة الثانية.

ثم قام الباحثون بتقسيم المجموعة إلى ثلاث مجموعات تباينت الفترات الزمنية بين العلاج: أقل من سنة، وسنة إلى سنتين، وسنتين إلى أربع سنوات. وقال الباحثون إن الوقت بين العلاج يعد مؤشرا على شدة المرض، لأن أولئك الذين يعانون من سرطان متقدم سيحصلون على العلاج الإشعاعي في جدول زمني سريع.

ووجد الباحثون أن أولئك الذين كانوا في أقصر مجموعة فاصلة مع أسرع معدل لشيخوخة الوجه كان أداؤهم سيئًا للغاية، حيث بقوا على قيد الحياة بمتوسط ​​4.1 شهرًا مقابل 6.5 شهرًا لأولئك الذين يعانون من تباطؤ شيخوخة الوجه. وبالمثل، فإن أولئك في المجموعة المتوسطة الذين لديهم أسرع معدل لشيخوخة الوجه نجوا بمتوسط ​​6.4 شهرًا مقارنة بـ 12.5 شهرًا لأولئك الذين يعانون من تباطؤ شيخوخة الوجه. وظهر نفس النمط لدى أولئك الذين لديهم فترة أطول وأقل شدة من المرض: أولئك الذين لديهم أسرع معدل لشيخوخة الوجه نجوا لمدة 15.2 شهرًا مقارنة بـ 36.5 شهرًا لأولئك الذين يعانون من تباطؤ الشيخوخة.

وقال الباحثون إن الدراسة الثانية كشفت لأول مرة عن الجيل القادم من خوارزمية FaceAge. تقوم خوارزمية “التعلم العميق” بتعليم نفسها وتم تدريبها على كميات هائلة من البيانات المتدرجة بطريقة تخلق أداة قوية ومرنة، وفقًا لما ذكره هوغو أيرتس، أستاذ علم الأورام بالإشعاع في HMS في معهد دانا فاربر للسرطان ومدير برنامج الذكاء الاصطناعي في الطب في ماس جنرال بريجهام، وهو أيضًا مؤلف رئيسي مشارك للورقتين البحثيتين.

وقال أيرتس إنه على الرغم من تدريب الخوارزمية الأصلية على 58 ألف صورة لأشخاص بأعمار معروفة و6000 صورة لمرضى السرطان بأعمار معروفة ونتائج سريرية معروفة، إلا أنها كانت قادرة فقط على توفير إشارة واضحة لأولئك الذين لديهم اختلافات كبيرة نسبيًا عن عمرهم الزمني، مع إشارة “أكثر ضجيجًا” لأولئك الذين لديهم انحرافات أصغر.

نظرًا لأن خوارزميات التعلم الآلي تتحسن عند تدريبها على المزيد من البيانات التي تلتقط تباينًا أكبر، فقد تم تدريب خوارزمية FaceAge 2.0 المستخدمة في الدراسة الثانية على طبقات. أولاً، تم إعطاؤها مجموعة بيانات مكونة من 40 مليون صورة لوجوه من جميع أنحاء العالم تعلمت من خلالها التعرف على الوجوه البشرية وتحديد ملامح الوجه. ثم أعطاه الباحثون 700 ألف صورة لوجوه ذات أعمار معروفة، حيث درّب نفسه عليها للتعرف على الوجوه وملامح الوجه من جميع أنحاء العالم في عمر معين.

وأخيرًا، فيما وصفه آيرتس بالطبقة الأخيرة من الهرم، قدموا صورًا لـ 24 ألف مريض بالسرطان كانت نتائجهم معروفة، وهو حجم بحد ذاته سيكون صغيرًا جدًا بحيث لا يمكن أن تكون الخوارزمية دقيقة. وقال آيرتس إن النتيجة المجمعة هي منصة قابلة للضبط يمكن إعادة تدريبها عن طريق تغيير البيانات في تلك المجموعة الصغيرة التي تقع على قمة الهرم والتي يمكن إعادة تركيزها على سرطانات معينة أو أمراض أخرى.

“الشيء الجميل هو أنك إذا استخدمت 40 مليونًا لتدريب نموذج أساسي، فستحتاج إلى عدد أقل بكثير من الأفراد للوصول إلى الأداء العالي البالغ 700000. وبمجرد حصولك على هذا النموذج، يمكنك ضبطه بشكل أكبر لمهمة محددة للغاية، باستخدام مجموعات بيانات تدريب صغيرة جدًا،” كما قال أيرتس. “هاتان الطبقتان الأوليتان، الأربعون مليوناً والسبعمائة ألف، هما مورد محتمل. إذا قررت أن تسير في اتجاه مختلف، فلن تضطر إلى إعادة اختراع العجلة. بل عليك أن تعود إلى مجموعة البيانات الأصلية الخاصة بك والتي هي جيدة حقاً في معرفة العمر وتقول: “الآن افعل هذا الشيء الآخر”.

في حين أن الخوارزمية قد أوضحت بالفعل وجود ارتباط بين المقاييس المختلفة لعمر الوجه ونتائج المرض، قال آيرتس وماك إنهما يعملان على تحسين أدائها مع أنواع البشرة المختلفة، عندما يضع الأشخاص مكياجًا، أو خضعوا لجراحة تجميلية. كما يعترفون بأنه على الرغم من أن عملهم أظهر وجود ارتباط عام بين عمر الوجه والعمر البيولوجي، فإن الشيخوخة قد تؤثر على الأعضاء المختلفة بشكل مختلف، وقد تكون هناك قيمة لإنشاء مقاييس “عمر القلب” أو “عمر الكبد”، على سبيل المثال، والتي تختلف من عمر الوجه وحتى من عمر الأعضاء الأخرى في الجسم.

وقال ماك وآيرتس إن باحثين من تخصصات مختلفة أعربوا عن اهتمامهم بالتعاون مع فريق FaceAge، كما أبدى أفراد من جميع أنحاء العالم اهتمامًا بالعمل. ردًا على ذلك، بدأوا دراسة سريرية باستخدام بوابة إلكترونية حيث يمكن لأفراد الجمهور تحميل صور لأنفسهم والحصول على تقييم FaceAge.

وقال أيرتس إنه إذا استمرت نتائج التجارب إيجابية، فإن FaceAge لديه القدرة على أن يكون وسيلة بسيطة وغير مكلفة لمراقبة صحة الفرد، ولكنها ستضيف إلى مجموعة أدوات الأطباء بدلاً من استبدال طرق التصوير المعمول بها مثل الأشعة المقطعية أو التصوير بالرنين المغناطيسي.

وقال أيرتس: “سيولد التصوير المقطعي والتصوير بالرنين المغناطيسي معلومات أكثر بكثير. لكن لا يمكنك إجراء تصوير بالرنين المغناطيسي كل يوم لكل فرد في العالم”. “الجميل في هذا هو أنه يمكنك إجراء تقييمات صحية أكثر صرامة، ولكن بشكل أكثر تكرارًا، باستخدام صورة بسيطة جدًا.”