Nowe dane naukowe: algorytmy AI poprawiają ocenę agresywności raka prostaty w badaniach patomorfologicznych.
W najnowszej publikacji Lancet Digital Health zespół Zhang i wsp. zaprezentował wyniki badania oceniającego skuteczność algorytmu deep learning w klasyfikacji agresywności raka prostaty na podstawie cyfrowych preparatów histopatologicznych. Model AI wykazał 18-procentową poprawę dokładności w ocenie przypadków Gleason 3+4, które należą do najtrudniejszych diagnostycznie i często wymagają dodatkowej opinii eksperta.
Nakamura T. — „Combined PARP Inhibition and Hormonal Therapy in Advanced PCa”
Nowe wyniki opublikowane w JAMA Oncology potwierdzają skuteczność terapii skojarzonej inhibitorami PARP oraz hormonoterapią u pacjentów z zaawansowanym rakiem prostaty, zwłaszcza u osób z zaburzeniami genomowej naprawy DNA (mutacje BRCA1/2 i pokrewne). Badanie objęło ponad 800 chorych leczonych w ośrodkach w Azji, Europie i Ameryce Północnej.
Smith R. — „AI-Assisted MRI Improves Detection of Clinically Significant Prostate Cancer”
Najnowsze badanie opublikowane w Lancet Oncology wskazuje, że zastosowanie zaawansowanych algorytmów sztucznej inteligencji w analizie MRI prostaty prowadzi do istotnej poprawy jakości diagnostyki.
AI w raku prostaty – przegląd zastosowań klinicznych i ryzyk w integracji modeli do praktyki
W najnowszym przeglądzie opublikowanym na łamach Frontiers in Oncology, zespół autorów z USA, Chin i Holandii analizuje najnowsze narzędzia AI w diagnostyce i leczeniu raka prostaty — od systemów klasy deep learning wspierających obrazowanie MRI, przez patologię cyfrową, po modele predykcyjne do kwalifikacji do aktywnego nadzoru.
ProAI – automatyczny system analizy MRI może ograniczyć biopsje i zwiększyć wykrywalność raka prostaty
Zespół badaczy z Chin i Australii opublikował w Nature Communications przełomowe wyniki walidacji narzędzia opartego o sztuczną inteligencję – ProAI, służącego do wykrywania klinicznie znaczącego raka prostaty (csPCa) na podstawie biparametrycznego MRI (bpMRI).
MultiSurv” – multimodalne AI przewiduje nawroty raka prostaty i pęcherza
W opublikowanym we wrześniu 2025 badaniu naukowym zespół Wahab N. i współautorzy zaprezentował nowatorski model sztucznej inteligencji „MultiSurv”, który integruje dane kliniczne, obrazowe (CT/MRI) oraz patologiczne (biopsje, wyniki histopatologii) w celu precyzyjnego prognozowania ryzyka nawrotu raka prostaty i raka pęcherza moczowego.
RenalCLIP” – AI w diagnostyce guzów nerek: nowy model redukujący konieczność biopsji
Zespół Tao Y. i wsp. opracował zaawansowany model sztucznej inteligencji o nazwie RenalCLIP, który wykorzystuje analizę obrazów tomografii komputerowej (CT) w celu rozróżniania łagodnych i złośliwych zmian w nerkach. Model został zaprezentowany na platformie arXiv (sierpień 2025) i zyskał szerokie zainteresowanie w środowisku urologicznym i radiologicznym.
Epidemiologia i patogeneza raka prostaty – przegląd globalnych wyzwań
Autorzy analizują narastające obciążenie rakiem prostaty – w 2024 r. w USA rozpoznano 299 tys. przypadków, globalnie zmarło niemal 400 tys. osób.
Prognoza śmiertelności nowotworów w Europie 2025 – umiarkowane spadki, wyjątki w raku płuca i trzustki
Prognoza śmiertelności nowotworów w Europie 2025 – umiarkowane spadki, wyjątki w raku płuca i trzustki Autor: Carlo La Vecchia et al.Tytuł publikacji: European cancer mortality predictions for the year 2025 with focus on breast cancerCzasopismo: Annals of Oncology, 2025 (04) 460–468 Zespół pod kierownictwem La Vecchii opublikował aktualizację predykcji śmiertelności nowotworowej w UE na 2025 […]
MAGNITUDE Trial: dodanie niraparibu do abirateronu wydłuża PFS u pacjentów z mCRPC i mutacją BRCA1/2
W prestiżowym czasopiśmie European Urology Oncology (2025) opublikowano ostateczne dane z badania III fazy MAGNITUDE, prowadzonego przez Chi KN i współpracowników, dotyczącego zastosowania terapii skojarzonej u pacjentów z przerzutowym opornym na kastrację rakiem prostaty (mCRPC) i mutacjami BRCA1/2.
