Искусственный интеллект предсказывает генетику опухолей мозга менее чем за 90 секунд

Новая технология искусственного интеллекта способна выявлять генетические мутации в раковых опухолях головного мозга менее чем за 90 секунд. Используя искусственный интеллект, ученые выяснили, как выявлять генетические мутации в опухолях головного мозга менее чем за 90 секунд и, возможно, оптимизировать диагностику и лечение глиом. Результаты исследования опубликованы в научном журнале Nature Medicine.

Новизна исследования

Команда нейрохирургов и инженеров из Мичиганского университета  (University of Michigan) в сотрудничестве с исследователями из Нью-Йоркского университета (New York University), Калифорнийского университета (University of California) в Сан-Франциско и др. разработала систему диагностического скрининга на основе искусственного интеллекта под названием DeepGlioma, которая использует быструю визуализацию для анализа образцов опухоли, взятых во время операции, и обнаруживает генетические мутации очень быстро.

В исследовании более 150 пациентов с диффузной астроцитомой (наиболее распространенной и смертельной первичной опухолью головного мозга) недавно разработанная система выявила мутации, используемые Всемирной организацией здравоохранения для определения молекулярных подгрупп состояния со средней точностью более 90%.

«Этот инструмент на основе ИИ может улучшить доступ и скорость диагностики и ухода за пациентами со смертельными опухолями головного мозга», — утверждает автор исследования и создатель DeepGlioma Тодд Холлон (Todd Hollon) из Мичиганского университета здравоохранения (University of Michigan Health).

Актуальность исследования

Молекулярная классификация играет все более важную роль в диагностике и лечении глиом, поскольку преимущества и риски хирургического вмешательства различаются у пациентов с опухолью головного мозга в зависимости от их генетической структуры.

Фактически, пациенты с определенным типом диффузной глиомы, называемой астроцитомой, могут выиграть в среднем пять лет с полным удалением опухоли по сравнению с другими подтипами диффузной глиомы.

Однако доступ к молекулярному тестированию на диффузную астроцитому ограничен и не везде доступен в центрах, где проходят лечение пациенты с опухолями головного мозга.

«Недоступность молекулярной диагностики может привести к неоптимальной помощи пациентам с опухолями головного мозга, усложняя принятие хирургических решений и выбор схем химиолучевой терапии», — считает Холлон.

До DeepGlioma у хирургов не было метода определения диффузных глиом во время операции. Идея, зародившаяся в 2019 году, заключается в том, чтобы совместить искусственный интеллект с методом оптической визуализации, который также был разработан в UM для визуализации ткани опухоли головного мозга в режиме реального времени.

«DeepGlioma создает возможность для точной и более своевременной идентификации, что даст врачей больше возможностей определить лечение и предсказать прогноз для пациента», — комментирует Холлон.

Диффузная астроцитома – прогноз

Даже при оптимальном стандартном лечении пациенты с диффузной астроцитомой сталкиваются с ограниченными возможностями лечения. Медиана продолжительности жизни пациентов со злокачественными диффузными глиомами составляет всего 18 месяцев.

Хотя разработка препаратов для лечения опухолей имеет важное значение, менее 10% пациентов с астроцитомой участвуют в клинических испытаниях, которые часто ограничивают участие молекулярных подгрупп. Исследователи надеются, что DeepGlioma может стать катализатором ранней регистрации в пробной версии.

«Прогресс в лечении наиболее смертоносных опухолей головного мозга в последние десятилетия был ограниченным отчасти потому, что было трудно определить пациентов, которым таргетная терапия принесет наибольшую пользу», — дополняет автор исследования Дэниел Оррингер (Daniel Orringer), научный сотрудник при Нью-Йоркском университете. «Быстрые методы молекулярной классификации открывают большие перспективы для переосмысления дизайна клинических испытаний и предоставления пациентам новых методов лечения».

Авторы другого исследования утверждают, что искусственный интеллект предсказывает риск смерти на основе результатов обычной ЭКГ.