В Сеченовском университете создали искусственный интеллект для помощи врачам в прогнозировании метастазов рака легкого
Ученые Сеченовского университета разработали нейросеть для выявления лимфоваскулярной инвазии в образцах ткани легких при аденокарциноме. Это позволит более точно и быстро определять риски развития метастазов и при необходимости менять схему терапии пациента. Работа велась вместе с коллегами из Новгородского государственного университета имени Ярослава Мудрого в рамках программы создания и развития НЦМУ «Цифровой биодизайн и персонализированное здравоохранение». Результаты исследования были опубликованы в журнале Journal of Pathology Informatics (https://doi.org/10.1016/j.jpi.2024.100395).
При лимфоваскулярной инвазии раковые клетки выявляются внутри кровеносных или лимфатических сосудов. Она является одним из неблагоприятных прогностических факторов течения заболевания, который требует в ряде случаев назначения адъювантной терапии. Однако точное выявление инвазии затруднено из-за возможных различий в оценке патологов.
«Если опухоль прорастает в сосуды, оттуда она может распространиться дальше, образовать метастазы. Поэтому выявлять участки инвазии важно до того, как опухолевые клетки попали в кровоток – это позволяет прогнозировать дальнейшее развитие болезни и скорректировать терапию. Однако интерпретация гистологических данных у разных специалистов может различаться, и существует риск не заметить инвазию вовремя. Наши исследования направлены на создание системы для автоматической оценки инвазии, которая поможет врачам-патологоанатомам получать более объективные и точные результаты», – пояснил заведующий лабораторией цифрового микроскопического анализа Алексей Файзуллин.
Ядром системы стала нейросеть, для обучения которой ученые использовали 162 гистоскана, содержащих 8212 размеченных врачами-патологоанатомами сосудов. Искусственный интеллект оказался способен идентифицировать кровеносные сосуды и инвазию опухоли в них с точностью выше 95%.
Также ученые проверили, даст ли их подход возможность ускорить выявление регионов инвазии в условиях пилотного эксперимента. Как выяснилось, использование системы позволяет сократить время анализа в среднем на 17%, а в особо сложных случаях – на 20%.
Помимо клинической практики, нейросеть может пригодиться и в науке. Более простая и быстрая обработка гистосканов даст возможность лучше изучить особенности лимфоваскулярной инвазии и выявить новые аспекты ее влияния на развитие метастазов и биологию опухоли в целом.
В планах ученых – дальнейшая работа над повышением точности и эффективности нейросети, обучение ее работе с сосудами других органов, сопоставление лимфоваскулярной инвазии с другими прогностическими факторами, например, с индексом пролиферации опухолевых клеток, а также создание мультимодальной прогностической модели. В перспективе они рассчитывают создать полностью автоматизированный сервис, который можно будет интегрировать в медицинские информационные системы.
Источник: Управление по связям с общественностью Сеченовского университета
