מגזין הטכניון | קיץ 2026

בנתוני ניסוי אקראי אפשר לחוקרים לבחון באופן מהימן אם המודל באמת מסוגל לנבא תועלת מכימותרפיה - ולא רק להעריך סיכון סטטיסטי להישנות המחלה. לדברי פרופ' דביר ארן, ראש המעבדה למדע נתונים ביו רפואי בפקולטה לביולוגיה, "המשמעות המדעית כאן קריטית: זהו מודל הבינה המלאכותית הראשון מסוגו שמאומת כמסוגל לנבא תועלת של טיפול כלשהו בסרטן שד מתוך דגימות פתולוגיות. תהליך מהיר זה אינו מצריך אבחון גנומי מעבדתי מורכב ולא דגימה נוספת מעבר לדגימה שנלקחת ממילא. המשמעות היא בדיקה מהירה וזולה יותר שאפשר לבצע בכל מעבדה פתולוגית שמחזיקה מכשור בסיסי לסריקת רקמות ומחוברת לאינטרנט. במדינות מתפתחות, שבהן בדיקות גנומיות כמעט אינן קיימות, בדיקה כזו עשויה להרחיב משמעותית את הגישה לרפואה מותאמת אישית. במדינות מערביות היא עשויה לקצר, להוזיל ולדייק משמעותית את האבחון. בצוות המחקר מקדמים כעת צעדים להטמעה בישראל ובמקביל פועלים לניסוי קליני בברזיל ובהודו, מדינות שבהן יש צורך דוחק במיוחד ואוכלוסייה גדולה. בנוסף, החוקרים כבר פועלים לשיפור של דיוק המודל והרחבתו לסוגי טיפול וסוגי סרטן נוספים, בהם מתקבלות כיום החלטות טיפול אגרסיביות תחת אי־ודאות. החוקרים מאמינים שבעתיד, בדיקות מבוססות בינה מלאכותית יהפכו לחלק טבעי מתהליך קבלת החלטות טיפוליות באונקולוגיה וברפואה בכלל. במחקר תמכו רשות החדשנות בישראל (מענק קמין), Zimin Institute for AI Solutions מכון זימין בטכניון ( ), תוכנית מחקר ברפואה ממוקדת אישית in Healthcare ). על בסיס ICRF ) והקרן לחקר הסרטן בישראל ( IPMP ( תוצאות מרשימות אלה והידע שנצבר בשנים של מחקר פורץ דרך, בשלב הבא בכוונת החוקרים להקים חברה שתפתח בדיקות שיהפכו את הבדיקות לנגישות, מדויקות ומהירות באופן משמעותי בהשוואה לבדיקות שנמצאות היום בשימוש בעולם. 15 פתולוגיה, ובמקביל בנה מאגרי מידע גדולים של דגימות פתולוגיה דיגיטליות - תשתית שהיא תנאי בסיסי לאימון מודלים אמינים. המערכת האמורה אומנה מראש על אלף דגימות וכך הגיעה למשימה עם "הבנה" 170- יותר מ רחבה של פתולוגיה. המודל אומת על אלפי מטופלות נוספות בבתי חולים באוסטרליה, בארצות הברית ובישראל (בישראל: כרמל, העמק ושיבא), והראה ביצועים עקביים גם בדגימות ממערכות בריאות, ציוד ואוכלוסיות שונות. פרופ' רון קימל, ראש המעבדה לעיבוד גיאומטרי של תמונות בפקולטה למדעי המחשב ע"ש הנרי ומרילין טאוב, מסביר את הגישה שמאחורי המודל: "כפי שבמקום לבדוק גנים המקודדים את צבע העיניים אפשר פשוט להתבונן בעיניים עצמן, כך גם במערכת שלנו — במקום להסתמך על פרופיל גנטי, המערכת בוחנת ישירות את תמונת צביעת הרקמה הסרטנית ומחלצת ממנה חתימה חזותית המעידה על הטיפול המיטבי, גם כאשר זו אינפורמציה שהעין האנושית אינה רגישה אליה." החזון הקליני פשוט: האונקולוגים מחליטים יחד עם המטופלתאם להזמין אתהבדיקה. דגימת רקמהשנלקחה כבר בשלב האבחון נסרקת באופן דיגיטלי ומועברת בצורה מאובטחת לפענוח על ידי המודל החישובי. בתוך דקות מתקבל ציון מספרי שמסייע להעריך את רמת הסיכון ואת ההסתברות לתועלת מכימותרפיה. מדובר בכלי תומך החלטה שמסייע לרופא ולמטופלת לקבל החלטת טיפול מדויקת יותר. הדבר החשוב ביותר, מעבר לפיתוח עצמו, הוא האופן שבו הוא נבדק," אומר ד"ר שמאי. "קיבלנו גישה ייחודית , אחד המחקרים TAILORx לדגימות ולנתונים הקליניים מ- הקליניים הגדולים והחשובים בעולם בסרטן השד. ככל הידוע לנו, אנחנו הראשונים שחוקרים דגימות רקמה מאותו מחקר." שנערך על יותר מעשרת אלפים חולות סרטן TAILORx שד היה ניסוי אקראי. בניגוד למחקרי תצפית, שבהם בחירת הטיפול עלולה להטות את התוצאות, השימוש מערכת הבינה המלאכותית מפענחת דגימה של רקמת סרטן שד שנסרקה דיגיטלית. המערכת מעריכה את ההסתברות לחזרת המחלה ואת הסבירות לתועלת מטיפול כימותרפי באמצעות ניתוח דפוסים ויזואליים שקשורים להתנהגות הביולוגית של הסרטן, כגון קצב חלוקה של תאים, צורת התאים, מבנה רקמתי המעיד על אגרסיביות וסימנים לתגובה של מערכת החיסון