10. 10. 2025

Dr. Lasso: Umělá inteligence a theranostika mění léčbu nádorů mozku

Tento text vyšel původně v newsletteru Dr. Lasso, který každý týden přináší novinky ze světa medicíny, inspirativní rozhovory a přehled nejzajímavějších výzkumů. Přihlásit se můžete na www.drlasso.com.

Neuroonkologie – lékařský obor zaměřený na diagnostiku a léčbu nádorů mozku – zažívá zásadní proměnu. Díky rychlému vývoji technologií dnes kombinujeme dvě dříve oddělené oblasti: diagnostiku a terapii. Tento přístup, zvaný theranostika, přináší obrovský potenciál pro přesnější a personalizovanou léčbu nádorů centrálního nervového systému (CNS). A do popředí se navíc dostává umělá inteligence (UI), která tento vývoj zásadně urychluje.

Co je theranostika?

Theranostika je přístup, který propojuje diagnostiku (např. zobrazování nádorů pomocí PET či MRI) s cílenou terapií, často s využitím stejných látek – tzv. radiofarmak. Tyto molekuly, označené radionuklidem, mohou sloužit k detekci nádoru, ale také k jeho zničení. Typickým příkladem je látka Lu-177-DOTATATE, která se váže na specifické receptory na povrchu nádorových buněk a současně je ozáří.

Zatímco dříve se theranostika uplatňovala hlavně u nádorů štítné žlázy nebo neuroendokrinních tumorů, dnes se její využití rozšiřuje i do oblasti nádorů mozku – zejména gliomů, meningiomů a dětských nádorů CNS.

Role umělé inteligence

UI proniká do všech oblastí medicíny, a neuroonkologie není výjimkou. S pomocí algoritmů strojového a hlubokého učení (machine learning a deep learning) dokážeme:

automaticky detekovat a segmentovat nádory na snímcích MRI či PET,
předpovídat genetické vlastnosti nádorů pouze na základě obrazových dat,
simulovat odpověď nádoru na konkrétní terapii,
optimalizovat plánování radioterapie i dávkování radiofarmak.

Jedním z největších přínosů UI je schopnost zpracovat obrovské množství dat z různých zdrojů – zobrazovacích metod, genomiky, klinických záznamů – a poskytnout lékařům podklady pro rozhodování šité na míru konkrétnímu pacientovi.

Pokroky v theranostických činidlech

Výzkum přinesl řadu nových theranostických molekul. Mezi nejzajímavější patří:

CXCR4-zacílené látky, které umožňují zobrazování i léčbu agresivních glioblastomů.
Nanokonstrukty – nanočástice schopné přenést léčivo přímo do nádoru a současně zobrazitelné např. pomocí MRI.
PSMA-cílená radiofarmaka, původně určená pro rakovinu prostaty, která se ukazují jako účinná i u meningiomů.
Tracery zaměřené na proteiny Tau a MMP2, jež slibují nové možnosti léčby gliomů s unikátním molekulárním profilem.

Klinické aplikace a výzvy

Některé theranostické přístupy už pronikají do praxe. Například látka Lu-177-DOTATATE se testuje u pacientů s meningiomy, nanočástice AGuIX v kombinaci s radioterapií pro glioblastomy, nebo nové látky zaměřené na GRPR receptory. U dětských pacientů zatím theranostika zůstává převážně v experimentální fázi.

Navzdory pokroku však existují významné překážky. Mnoho nových metod je testováno pouze v preklinických modelech nebo na malých vzorcích pacientů. Chybí rozsáhlé, multicentrické studie a standardizace napříč pracovišti. Dále přetrvávají technické výzvy (např. průnik látek přes hematoencefalickou bariéru) i regulatorní omezení.

Budoucnost: precizní medicína poháněná daty

Směr je ale jasný – směřujeme k éře personalizované, datově řízené léčby. Vize budoucnosti zahrnuje:

využití digitálních dvojčat pacientů pro simulaci průběhu léčby,
radiogenomiku, tedy propojení obrazových dat s genetickými profily nádorů,
automatické úpravy léčby v reálném čase podle odpovědi pacienta,
zcela nové radiofarmaka objevená pomocí AI modelování.

Taková medicína umožní skutečně léčit každého pacienta individuálně s maximální účinností a minimem vedlejších účinků.

Závěrem

Spojení umělé inteligence a theranostiky přináší revoluci do léčby nádorů mozku. I když jsme zatím spíše na začátku, výzkum ukazuje, že tento přístup má potenciál výrazně zlepšit prognózu pacientů, a to i u dosud obtížně léčitelných nádorů. Klíčem bude spolupráce výzkumníků, kliniků, technologických firem a regulačních orgánů, která umožní převést slibné technologie z laboratoří do reálné klinické péče.