Terobosan Baru dari Kolaborasi Peneliti Lintas Negara
Para peneliti dari berbagai negara sedang menciptakan terobosan penting dalam dunia medis. Mereka memanfaatkan biologi spasial dan kecerdasan buatan (AI) untuk meningkatkan ketepatan pengobatan kanker paru-paru nonsel kecil (NSCLC) jenis kanker paru-paru paling umum di dunia.
Tim ilmuwan dari Australia, Amerika Serikat, dan Eropa melakukan riset ini untuk memetakan tumor hingga ke tingkat sel. Tujuannya, membantu dokter merancang strategi perawatan paling efektif bagi setiap pasien. Menurut laporan Xinhua, pendekatan ini berpotensi tidak hanya meningkatkan akurasi pengobatan kanker paru-paru, tetapi juga bisa diterapkan pada jenis kanker lain, seperti melanoma, kanker kepala dan leher, serta kanker kandung kemih.
Arutha Kulasinghe, lektor kepala di Frazer Institute, Universitas Queensland, menjelaskan bahwa metode ini mampu mengidentifikasi area dalam tumor yang responsif maupun yang resisten terhadap terapi. “Pendekatan ini dapat menjadi langkah besar dalam memahami perilaku tumor dan membuka jalan bagi pengobatan yang lebih personal,” ujarnya.
Menganalisis 234 Pasien dari Berbagai Negara
Penelitian tersebut melibatkan 234 pasien penderita NSCLC yang dibagi ke dalam tiga kelompok (kohor) riset di tiga benua berbeda. Pendekatan lintas wilayah ini memungkinkan peneliti mendapatkan data yang beragam dan akurat, sehingga hasilnya bisa mencerminkan kondisi pasien dari berbagai latar belakang genetik dan lingkungan.
Menurut hasil penelitian, kanker paru-paru masih menjadi penyebab utama kematian akibat kanker di dunia, dengan sekitar 1,8 juta jiwa meninggal setiap tahunnya. Dari jumlah itu, 85 persen merupakan kasus NSCLC. Sayangnya, meski pengobatan imunoterapi terus berkembang, tingkat keberhasilannya masih terbatas.
“Terapi imun yang digunakan saat ini hanya efektif untuk sekitar 20 hingga 30 persen pasien, sementara sebagian besar lainnya tidak menunjukkan respons signifikan,” ungkap Kulasinghe. Ia menambahkan bahwa biaya pengobatan yang tinggi dan risiko toksisitas berat menjadikan pendekatan pengobatan yang lebih presisi semakin mendesak.
AI dan Biologi Spasial: Kunci Pengobatan Presisi
Salah satu kekuatan utama dari penelitian ini adalah integrasi data geografi molekuler tumor dengan teknik pembelajaran mesin (machine learning). Melalui pendekatan ini, sistem AI dapat menganalisis pola genetik dan spasial setiap sel kanker, menentukan bagaimana mereka berinteraksi satu sama lain, dan memprediksi bagian tumor mana yang akan merespons pengobatan tertentu.
Dengan cara ini, proses pengambilan keputusan medis menjadi lebih cepat dan akurat. Dokter dapat menyesuaikan terapi berdasarkan karakteristik unik setiap pasien, bukan hanya berdasarkan tipe kanker secara umum.
Kulasinghe menegaskan, “Klasifikasi pasien berdasarkan kemungkinan keberhasilan terapi sangat penting. Berkat teknologi AI, kami bisa menentukan pasien yang paling cocok untuk imunoterapi dan mereka yang memerlukan metode pengobatan alternatif.”
Dengan pendekatan ini, ilmuwan menciptakan model prediksi yang bertujuan meningkatkan kesembuhan pasien sekaligus meminimalkan efek samping akibat terapi yang salah sasaran.
Dari Laboratorium ke Dunia Klinik
David Rimm, Profesor Patologi Anthony N. Brady dari Universitas Yale, yang juga salah satu penulis utama studi ini, menyebut penelitian tersebut sebagai “peta jalan bagi pengembangan tes diagnostik masa depan.”
Ia menambahkan, temuan ini akan mendasari pengembangan alat diagnostik berbasis AI untuk menilai seberapa efektif terapi sebelum pasien memulainya. Dengan demikian, pasien bisa mendapatkan perawatan yang lebih efisien, hemat biaya, dan minim risiko.
“Studi ini menunjukkan bagaimana teknologi AI dapat berperan nyata dalam meningkatkan hasil klinis. Yang kami tawarkan bukan hanya konsep, tetapi juga penerapan nyata yang bisa langsung digunakan di dunia medis,” ujar Rimm.
Harapan untuk Masa Depan Pengobatan Kanker
Temuan ini membuka harapan baru bagi pasien kanker di seluruh dunia. Dengan memanfaatkan kekuatan data spasial dan AI, dunia medis kini bergerak menuju pengobatan yang lebih personal dan presisi tinggi.
Walaupun penelitian ini masih awal, pendekatan ini dapat mengubah cara terapi kanker dari pendekatan generik menjadi strategi yang benar-benar personal, sesuai kondisi biologis pasien.
Pengembangan lebih lanjut memungkinkan teknologi ini mempercepat penerapan kedokteran berbasis data dan kecerdasan buatan, dengan setiap keputusan medis ditopang analisis ilmiah dan prediksi AI yang akurat. Baca berita lain di sini.
