Искусственный интеллект классифицирует колоректальный рак с помощью инфракрасной визуализации |

Искусственный интеллект классифицирует колоректальный рак с помощью инфракрасной визуализации

Исследовательская группа из Центра диагностики белка Prodi в Рурском университете в Бохуме (RUB) использовала инфракрасные (ИК) микроскопы на основе квантовых каскадных лазеров для классификации образцов ткани колоректального рака в ходе рутинных клинических операций без маркеров и в автоматическом режиме. Искусственный интеллект позволил исследователям с большой точностью различать различные типы опухолей в течение примерно 30 минут. Основываясь на классификации, врачи могут предсказать, как протекает болезнь, и, следовательно, выбрать подходящую терапию. Команда опубликовала свой отчет в журнале Scientific Reports от 23 июня 2020 года.

Микросателлитный статус облегчает прогноз

Различают микросателлитно-устойчивые (MSS) и микросателлитно-нестабильные (MSI) опухоли толстой кишки и другие виды рака. Микросателлиты, как правило, представляют собой бесполезные короткие последовательности ДНК, которые часто повторяются. У пациентов с опухолями MSI выживаемость значительно выше. Это связано с тем, что частота мутаций раковых клеток в 1000 раз выше, что делает их рост менее успешным. Более того, инновационная иммунотерапия более успешна у пациентов с опухолями MSI. «Поэтому для прогноза и терапевтического решения важно знать, с какой опухолью мы имеем дело», – говорит профессор Анке Рейнахер-Шик, руководитель отделения гематологии и онкологии в клинике RUB в клинике St. Josef Hospital. На сегодняшний день дифференциальная диагностика было проведено иммуногистохимическое окрашивание образцов ткани с последующим комплексным генетическим анализом.

Быстрое и надежное измерение

Потенциал ИК-визуализации в качестве диагностического инструмента для классификации тканей, так называемая цифровая патология без меток, уже был продемонстрирован в более ранних исследованиях группой, возглавляемой профессором Клаусом Гервертом из отдела биофизики RUB. Метод распознает раковые ткани без предварительного окрашивания или другой маркировки и, следовательно, также работает автоматически с помощью искусственного интеллекта . В отличие от обычной дифференциальной диагностики состояния микросателлитов, которая занимает около одного дня, новый метод требует всего около получаса.

Команда исследователей белка значительно улучшила метод, оптимизировав его для обнаружения молекулярных изменений в ткани. Ранее ткани можно было только морфологически визуализировать. «Это большой шаг, который показывает, что ИК-визуализация может стать перспективным методом в будущей диагностике и прогнозировании терапии», – говорит Клаус Герверт.

Поощрение технико-экономического обоснования

В сотрудничестве с Институтом патологии РУБ, возглавляемым профессором Андреа Таннапфель, и отделением гематологии и онкологии больницы им. Св. Иосифа, исследовательская группа провела технико-экономическое обоснование с участием 100 пациентов. Он показал чувствительность 100% и специфичность 93%: все опухоли MSI были правильно классифицированы с помощью нового метода, только несколько образцов были ошибочно идентифицированы как опухоли MSI. Сейчас начинается расширенное клиническое исследование, которое будет проводиться на образцах из исследования реестра Colopredict Plus 2.0. Инициированное Андреа Таннапфелем и Анке Рейнахером-Шиком исследование реестра позволяет проверить результаты опубликованной работы. «Методология также представляет для нас большой интерес, потому что используется очень мало материала для образца, что может стать решающим преимуществом на сегодняшний день».

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *