В Сеченовском Университете создали ИИ 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 НовГУ имени Ярослава Мудрого в рамках программы создания и развития НЦМУ "Цифровой биодизайн и персонализированное здравоохранение".

В Сеченовском Университете создали ИИ для помощи врачам в прогнозировании метастазов рака легкого

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 сосуда. ИИ 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.

Результаты исследования были опубликованы в журнале Journal of Pathology Informatics.

Иллюстрация: fnkc-fmba.ru

Данные о правообладателе фото и видеоматериалов взяты с сайта «MM "Машины и механизмы"», подробнее в Правилах сервиса