Sajtónyilvános eseményen, az újságírókkal közösen várta a fiziológiai és orvostudományi Nobel-díj bejelentését a Szegedi Tudományegyetem vezetősége 2023. október 2-án, az egyetem központi épületében. Az SZTE kutatóprofesszorát, Karikó Katalint évek óta az esélyesek között tartották számon, és idén meg is kapta a tudományos világ legjelentősebb elismerését. A Szegedi Tudományegyetem élőben kapcsolta az SZTE történetének második Nobel-díjasát, Amerikából.
A rákgyógyítás nemzetközi innovációs prioritása a képi diagnosztikára és az onkológiai hatékonyság növelésére irányuló fejlesztés. Ebbe a vonulatba tartozik a sugárterápia hatékonyságát és a rákból gyógyultak számát növelő, mesterséges intelligencia által támogatott kutatási, termékfejlesztési és oktatási programban együttműködő SZTE és a GE Healthcare Magyarország Kft. MR-alapú szoftver- és hardverfejlesztési projektje.
Több óráról mindössze pár percre csökkenti a besugárzáshoz szükséges tervezési céltérfogat és a közeli védendő szervek kontúrozására fordított időt, ezáltal növelheti a sikeresen kezelt rákbetegek számát az a mesterséges intelligencián (Deep Learning) alapuló automatikus kontúrozó program, amelyen a Szegedi Tudományegyetem Szent-Györgyi Albert Klinikai Központ Onkoterápiás Klinika és a GE Healthcare Magyarország Kft. szakemberei dolgoznak. Az EIT Health uniós forrásából elnyert pályázaton 2,6 millió euró támogatásból és további önerő befektetéséből megvalósuló, megemelt hatékonyságú besugárzás tervezést biztosító kutatás-fejlesztés nemzetközi (Hollandia, Németország és Nagy-Britannia) partneri együttműködés keretében jön létre. Egy direkt besugárzástervezésre alkalmas, MR kompatibilis betegimmobilizációs eszközzel ellátott MR-készüléket, speciális MR szekvenciákat is fejlesztenek.
A rákgyógyítás terén zajló nemzetközi kutatások egyik legmeghatározóbb innovációs prioritásai a képi diagnosztikára, szerv és céltérfogat kontúrozás hatékonyságának növelésére irányuló fejlesztések. A GE Healthcare és az SZTE Onkoterápiás Klinika 15 éve működik együtt sikeresen különféle kutatás-fejlesztési projektekben. Dr. Hideghéty Katalin az Onkoterápiás Klinika egyetemi docense elmondta, hogy a jelenlegi gyakorlat szerint az adott testrészletet szeletenként fölépítő CT-diagnosztika képek minden egyes „szeletén” az onko-radiológus manuálisan, egyenként rajzolja be a daganat, az erek, a csontok, a nyirokrégiók, és a szervek körvonalát, vagyis kontúrozza – az egyéni adottságoknak megfelelően – az anatómiai struktúrákat. Rendelkezésre áll a tervező rendszerekben általános anatómiai hátterű fél-automatikus program, ez azonban az egyéni anatómiai eltérések miatt nagy hibákkal dolgozik, kézzel történő javítása, pontosítása is sok időt vesz igénybe.
A most futó projekt azonban ennél jóval gyorsabb és hatékonyabb megoldást kínál: a szervekről alaposabb képet adó, MR alapú felvételek alapján történik meg a megbízható pontosságú és rendkívül gyorsan működő automatikus szegmentáció. Ennek köszönhetően több idő jut a kezelési koncepció finomítására. A 6-8 hétig tartó sugárkezelés alatt a betegek érdekében gyakrabban lehetne MR képalkotó vizsgálatot – újra kontúrozást – újra tervezést végezni az anatómiai változások és a daganat térfogat változásának követése, a besugárzási terv adaptálása céljából.
Dr. Hideghéty Katalin az időtényező fontosságát emelte ki, ugyanis világszerte a radio-onkológia egyik legfőbb fejlesztési irányát a szerv-kontúrozásra fordított idő minimalizálása, ennek függvényében a pontosabb adatokra épülő sugárterápia hatékonyságának növelése jelenti. (Magyarországon évente közel hetvenezer új daganatos beteget diagnosztizálnak, és 32-33 ezren halnak meg rákos betegségben.)
A minél eredményesebb sugárkezelés, a legkevesebb mellékhatás, a szövődmények lehetőségének minimalizálása az ép területek minél kisebb sugárterhelésével érhető el. A képalkotó diagnosztikus eljárások adataira épített, úgynevezett céltérfogat (a besugárzott térfogat) és az úgynevezett rizikó-szerv kontúrozás során a daganatos célterület és a környezetében elhelyezkedő egészséges, azaz védendő szervek határait definiálják. Az így kapott 3D-s modellen – mint egy virtuális betegen – a kezelés szimulálható, és az elnyelt sugárdózis kiszámítható. Az egyetemi docens részletezte, a szervi struktúrák mérnöki precizitású és részletességű körvonalazása rendkívül időigényes feladat: egy fej-nyak daganatban szenvedő betegnél – a régió rendkívül bonyolult anatómiája és patológiája miatt – 6-8 órát vesz igénybe, egy agydaganat esetén 5-6 óra alatt készül el, míg a hasi, kismedencei régió kontúrozása 3-4 órás, egy emlődaganat esetén pedig közel másfél órás művelet.
A hosszadalmas eljárás a tudomány fejlődésével arányosan bővült, azaz a szervek és szervrégiók mind részletesebben kidolgozott ábrázolása lett a cél: például egy agydaganat kontúrozásnál közel húsz szervi struktúrát, köztük a pár milliméteres látóideg kereszteződést éppúgy, mint a hormontermelésre komoly hatással bíró, borsószem nagyságú agyalapi mirigyet is körbe rajzolják. Ha a besugárzásnál erre a védendő szervre nem ügyelnek, a betegnél később jelentős életminőség romlás jelentkezhet. Ugyanez az elv érvényesül egy baloldali emlődaganatnál, ahol – a kardiológiai problémák elkerülése érdekében – a szívet kell óvni. A GE Healthcare Magyarország Kft.-vel szervezett közös kutató, termékfejlesztési és oktatási programban az SZTE Általános Orvostudományi Kar közel húsz hallgatója is részt vesz, akik referencia kontúrozásokat végeznek, amelyeket az Onkoterápiás Klinika szakorvosai validálnak.
A klinikai projektvezető, dr. Hideghéty Katalin hangsúlyozta, óriási távlatokat nyitnak a mesterséges intelligencia támogatásával létrejövő fejlesztések. A klinikai kutatásokat is támogató szoftverfejlesztés prototípusa várhatóan nyár végére készül el, és az együttműködés következő állomásaként immáron konkrét betegadatokon is tesztelhetik a programot.
