Модель искусственного интеллекта демонстрирует потенциал для выявления рисков, связанных с полом и опухолями головного мозга

Искусственный интеллект в борьбе с опухолями: Первые успехи

В последние годы исследователи всё чаще обращаются к искусственному интеллекту (ИИ) для решения сложных медицинских задач. Одной из таких задач является прогнозирование агрессивности опухолей и выживаемости пациентов с раком мозга. В данной статье рассматриваются результаты исследования, проведённого в Университете Висконсин-Мэдисон (University of Wisconsin–Madison), которое может значительно улучшить диагностику и лечение пациентов с глиобластомой.

Глиобластома: Агрессивный враг

Глиобластома является одной из самых агрессивных форм рака мозга. Согласно данным, опубликованным в журнале Science Advances, мужчины чаще страдают от этой болезни и имеют более агрессивные опухоли по сравнению с женщинами. Однако до сих пор не было выявлено чётких факторов риска, которые могли бы помочь врачам прогнозировать скорость роста опухоли и продолжительность жизни пациента.

Искусственный интеллект на помощь

Профессор радиологии и биомедицинской инженерии Паллави Тивари (Pallavi Tiwari) и её коллеги решили использовать ИИ для выявления этих факторов риска и разработки персонализированных подходов к лечению. Тивари, которая также работает с кафедрой медицинской физики, отмечает, что ИИ имеет огромный потенциал для улучшения медицинского обслуживания онкологических больных.

Анализ медицинских изображений

Во время лечения больного раком собирается огромное количество данных, которые в настоящее время изучаются разрозненно. Тивари и её команда используют вычислительную мощность моделей ИИ для анализа больших объёмов медицинских изображений и поиска закономерностей, которые могут помочь онкологам и их пациентам принимать более обоснованные решения.

Исследование глиобластомы

В рамках исследования глиобластомы Тивари и Ручика Верма (Ruchika Verma) обратились к цифровым изображениям патологоанатомических препаратов в поисках закономерностей, которые могли бы предсказать, как быстро может расти опухоль и, следовательно, как долго пациент может рассчитывать на выживание.

Результаты исследования

Глиобластома — одна из наиболее агрессивных форм рака со средней выживаемостью 15 месяцев после постановки диагноза. Пациенты часто не живут долго после постановки диагноза. Однако большой проблемой является прогнозирование: определение того, как долго пациенты на самом деле будут жить и каким будет их результат. Это важно, потому что результаты в конечном итоге определяют лечение, которое они получают, и качество их жизни после постановки диагноза.

Модель искусственного интеллекта

Тивари и Верма создали модель ИИ, которая может идентифицировать даже тонкие закономерности на слайдах с патологиями, которые никогда не будут заметны невооружённым глазом. Используя данные более чем 250 исследований пациентов с глиобластомой, они научили модель распознавать уникальные характеристики опухолей, такие как обилие определённых типов клеток и степень их проникновения в окружающие здоровые ткани.

Выявленные закономерности

Модель также выявила закономерности между этими характеристиками и временем выживания пациентов с учётом их пола. У женщин характеристики более высокого риска включали опухоли, которые проникали в здоровые ткани. У мужчин наличие определённых клеток, окружающих умирающую ткань (так называемых псевдопалисадных клеток), было связано с более агрессивными опухолями.

Персонализированный уход

Исследование может помочь обеспечить более индивидуализированный уход за пациентами с глиобластомой. Открывая эти уникальные закономерности, мы надеемся открыть новые возможности для персонализированного лечения и стимулировать дальнейшее исследование основных биологических различий, наблюдаемых в этих опухолях, — говорит Верма.

Дальнейшие исследования

Тивари и её коллеги проводят аналогичную работу, используя данные МРТ, и начали использовать ИИ для анализа рака поджелудочной железы и молочной железы с целью улучшения результатов лечения пациентов. В дополнение к своим исследованиям Тивари помогает формировать университетские инициативы RISE-AI и RISE-THRIVE, которые делают UW-Madison лидером междисциплинарных исследований в области искусственного интеллекта и здоровья человека соответственно.

Заключение

UW обладает богатым и разнообразным опытом в наших инженерных и медицинских кампусах, — говорит Тивари, — и благодаря инициативам RISE мы имеем хорошие возможности быть в авангарде внедрения исследований искусственного интеллекта в клиническую помощь.

Литература:
Ruchika Verma et al, Sexually dimorphic computational histopathological signatures prognostic of overall survival in high-grade gliomas via deep learning, Science Advances (2024). DOI: 10.1126/sciadv.adi0302