Американские исследователи разработали нейросетевой алгоритм, способный определять подтип одной из наиболее агрессивных форм рака мозга. Сделать это можно будет прямо во время операции по удалению первичного новообразования. Система ИИ позволит хирургам выбирать оптимальный метод лечения в реальном времени.
Пока у врачей отсутствуют инструменты, которые позволяли бы им проводить молекулярную диагностику опухолей во время операции. Ученые создали алгоритм, который позволяет получать такие сведения по снимкам замороженных образцов опухоли.
Глиома представляет собой одну из самых агрессивных форм рака мозга, которая ежегодно диагностируется у примерно 250 тыс. пациентов. Как правило, большинство больных умирает через 12-15 месяцев после выявления новообразования. Его лечение затруднено тем, что существует мало препаратов, способных проникать внутрь мозга, а также устойчивостью клеток глиомы к иммунотерапии.
Диагностика и лечение глиомы, как отмечают авторы, затруднены также тем, что врачи не могут точно определить подтип опухоли до того, как начнут операцию по ее удалению. Современные методы предполагают, что опухоль сначала вырезают, замораживают и изучают под микроскопом. Но человеческий глаз не способен разглядеть тонкие генетические различия между разными подтипами раковых клеток.
Во время процедуры удаления опухоли медикам редко удается верно диагностировать подтип новообразования. Это затрудняет подбор оптимальной техники удаления опухоли и постоперационной химиотерапии.
Исследователи разработали нейросетевой алгоритм, который позволяет решить эту проблему, определяя подтип глиомы по ключевым мутациям в ее клетках. Система может получить эту информацию при анализе фотографий срезов опухоли, которые можно сделать прямо во время операции.
Нейросеть обучили на фотографиях нескольких тысяч образцов глиомы, которые были извлечены из мозга более 1,5 тыс. пациентов во время хирургического вмешательства. В дополнение к этому ученые расшифровали ДНК раковых клеток из каждого среза и выделили важнейшие мутации, которые повышают или понижают агрессивность глиомы.
Алгоритм получил название CHARM. Последующие проверки работы этой системы ИИ показали, что она способна выявлять раковые клетки с 98%-ной точностью и определять три главных подтипа глиомы с точностью 88 %, а также определять наличие опасных мутаций в генах ATRX, TP53 и CIC.
Как надеются исследователи, это позволит значительно увеличить шансы на выживание пацентов с глиомой.
Источник: nauka.tass.ru