رویکردهای میان رشته ای در تشخیص و درمان سرطان ها: از پردازش هوشمند تصاویر پزشکی تا دارورسانی هدفمند

سرطان همچنان یکی از چالش های اساسی سلامت جهانی است که با وجود پیشرفت های علم پزشکی، به دلیل محدودیت های روش های سنتی در تشخیص زودهنگام و عوارض جانبی شدید درمان های سیستمیک، نرخ مرگ ومیر بالایی دارد. این مقاله مروری با هدف بررسی نقش حیاتی همگرایی علوم مهندسی، هوش مصنوعی و نانوتکنولوژی در تحول فرآیندهای انکولوژی تدوین شده است. در این پژوهش، با مرور ادبیات اخیر، دو محور اصلی مورد ارزیابی قرار گرفتند: تحول در تصویربرداری پزشکی و نوآوری در سیستم های دارورسانی. یافته ها نشان می دهد که در حوزه تشخیص، بکارگیری الگوریتم های یادگیری عمیق (Deep Learning) و تکنیک های رادیومیکس (Radiomics) در تحلیل تصاویر MRI و CT، امکان استخراج ویژگی های کمی تومور، بخش بندی خودکار ضایعات و تشخیص متاستازهای پنهان را با دقتی فراتر از دید انسانی فراهم کرده است. در موازات آن، در حوزه درمان، توسعه نانوحامل های دارویی هوشمند بررسی شده است که با بهره گیری از مکانیسم های هدف گیری فعال و غیرفعال، داروهای مشخص را مستقیما به سلول های سرطانی منتقل کرده و آسیب به بافت های سالم را به حداقل می رسانند. در نهایت، این مقاله به معرفی پارادایم نوظهور "ترانوستیک" (Theranostics) می پردازد که حاصل تلفیق این دو حوزه است. نتیجه گیری می شود که ادغام قابلیت های پردازش تصویر با نانوتکنولوژی، امکان ردیابی همزمان دارو و پایش پاسخ به درمان را فراهم کرده و مسیر را برای تحقق پزشکی شخصی سازی شده (Personalized Medicine) و افزایش نرخ بقای بیماران هموار می سازد.

کلیدواژه ها:

سرطان ، هوش مصنوعی ، پردازش تصاویر پزشکی ، دارورسانی هدفمند ، نانوتکنولوژی ، ترانوستیک ، رادیومیکس