Химиотерапия остаётся одним из ключевых методов лечения онкологических заболеваний. Однако действующая система расчёта дозировок, основанная на формуле площади поверхности тела (BSA), часто оказывается неточной. В результате около 60% пациентов получают либо недостаточную, либо чрезмерную дозу препаратов, что может привести к тяжёлым последствиям, включая отказ от лечения.
Команда учёных из Университета Мельбурна (University of Melbourne), Института медицинских исследований Уолтера и Элизы Холл (Walter and Eliza Hall Institute of Medical Research, WEHI) и ряда других партнёров разработала алгоритм искусственного интеллекта PredicTx, который позволяет персонализировать дозу химиотерапии на основе анализа КТ-снимков. Исследование опубликовано в журнале «Journal of Cancer Research and Clinical Oncology».
Проблема текущего подхода
Колоректальный рак (КРР) занимает второе место среди причин смерти от онкологических заболеваний в Австралии. Во всём мире ежегодно регистрируется более 1,9 миллиона новых случаев. Примерно половина пациентов нуждается в химиотерапии, которая способна повысить выживаемость более чем на 30%.
На сегодняшний день дозировка рассчитывается по формуле Мостеллера (Mosteller Formula), исходя из роста и веса пациента. Однако такая методика не учитывает реальные особенности тела: процентное соотношение мышечной и жировой массы, распределение тканей и другие параметры, напрямую влияющие на метаболизм препаратов и их токсичность.
Анна Смит (Anna Smith), научный сотрудник проекта, поясняет:
«Два пациента с одинаковыми показателями BSA могут иметь совершенно разную физиологию — например, культурист и сумоист. Однако доза химиотерапии для них будет одинаковой, что может привести к резким отличиям в реакции организма».
Токсичность и последствия неправильной дозировки
Передозировка химиотерапией может вызвать серьёзные побочные эффекты — от нейропатии и нарушений чувствительности до кардиологических и дыхательных осложнений. Особенно опасны иммуносупрессия, желудочно-кишечные нарушения, инфекции и в некоторых случаях даже летальный исход (до 5% пациентов).
При этом около 20% пациентов вынуждены прекратить терапию из-за токсических реакций. Это, в свою очередь, снижает эффективность лечения и может привести к ухудшению прогноза.
Новая методика: алгоритм PredicTx
Предложенный подход основан на применении искусственного интеллекта, анализирующего компьютерную томографию и другие индивидуальные параметры пациента. Алгоритм PredicTx, разработанный в партнёрстве с компанией Lenia Health, предлагает точную персонализированную дозировку для пациентов с колоректальным раком.
Цель алгоритма — обеспечить максимально точное и безопасное лечение, снизив вероятность преждевременного прекращения терапии.
По словам Дэвида Ли (David Lee), научного сотрудника из Университета Мельбурна (University of Melbourne):
«Мы хотим уйти от устаревшей практики и перейти к персонализированному подходу. Это повысит не только эффективность, но и безопасность лечения».
Влияние на систему здравоохранения
Разработка PredicTx особенно важна для пациентов из отдалённых и сельских районов, где доступ к высококвалифицированной онкологической помощи ограничен. Алгоритм может помочь региональным центрам более точно назначать лечение, снизив риск госпитализаций и осложнений.
Особое внимание уделяется уязвимым группам — пожилым людям, а также пациентам с разным этнокультурным происхождением, которые чаще сталкиваются с передозировкой из-за особенностей телосложения.
Заключение
Инициатива, объединившая университеты, научные институты, больницы и потребительские организации, стала примером успешного сотрудничества в сфере медицинских технологий. И хотя в настоящее время алгоритм применяется для лечения колоректального рака, в будущем он может быть адаптирован для других форм онкологических заболеваний.
Как подчеркнул Майкл Тёрнер (Michael Turner), научный сотрудник из WEHI:
«Правильная доза — это не только вопрос безопасности, но и шанс на излечение. PredicTx способен изменить подход к химиотерапии и спасти тысячи жизней».
Литература:
Alex Besson et al, Artificial intelligence generated 3D body composition predicts dose modifications in patients undergoing neoadjuvant chemotherapy for rectal cancer, Journal of Cancer Research and Clinical Oncology (2025). DOI: 10.1007/s00432-025-06219-5
Ведущий специалист отдела организации клинических исследований, терапевт, врач ультразвуковой диагностики ООО «ВеронаМед» (г. Санкт-Петербург), главный редактор, учредитель сетевого издания Medical Insider, а также автор статей.
E-mail для связи – xuslan@yandex.ru;
