Сочетание тепловизионной съемки лица и искусственного интеллекта показывает многообещающие результаты в выявлении ишемической болезни сердца
Статья
На снимке МРТ видна опухоль мозга в неблагоприятном месте, а биопсия мозга будет сопряжена с высокими рисками для пациента, который обратился к нам из-за двоения в глазах. Такие ситуации, как это обсуждение случая, приведенное в качестве примера в многопрофильной команде экспертов по онкологии, побудили исследователей из Charité - Universitätsmedizin Berlin совместно с партнерами по сотрудничеству искать новые диагностические процедуры. Результатом стала модель ИИ. Модель использует определенные характеристики генетического материала опухолей — их эпигенетический отпечаток, полученный, например, из спинномозговой жидкости, среди прочего. Как показывает группа в журнале Nature Cancer , новая модель быстро и очень надежно классифицирует опухоли.
Сегодня известно гораздо больше типов опухолей, чем органов, из которых они возникают. Каждая опухоль имеет свои собственные характеристики, определенные характеристики тканей, скорость роста и особенности метаболизма. Тем не менее, типы опухолей со схожими молекулярными характеристиками можно сгруппировать вместе. Лечение отдельного заболевания в решающей степени зависит от типа опухоли. Новые целевые терапии направлены на определенные структуры опухолевых клеток или блокируют их сигнальные пути, чтобы остановить патологический рост ткани. Химиотерапию можно выбирать в зависимости от типа опухоли и соответственно корректировать ее дозировку. В частности, в случае редких типов опухолей может быть возможным проведение инновационных методов лечения в рамках исследований.
«На фоне все более персонализированной и быстро развивающейся онкологической медицины точная диагностика в сертифицированном онкологическом центре — это путь к успешному лечению», - профессор Мартин Э. Крайс, главный врач Шарите
Хотя комплексный молекулярный, клеточный и функциональный анализ опухоли на основе образцов ткани дает необходимую информацию, врачи также сталкиваются со случаями, когда невозможно или очень рискованно извлекать образцы ткани из опухоли. Более того, даже одно только гистологическое исследование не способно дать столь же точный диагноз, как новая модель ИИ.
Разработан метод характеристики опухолей мозга, который основан не на традиционной микроскопической диагностике, а на модификациях генетического материала опухоли, эпигенетических характеристиках. Они являются частью памяти каждой клетки и определяют, какие части генетической информации считываются и когда. «Сотни тысяч эпигенетических модификаций действуют как переключатели включения и выключения для отдельных участков генов. Их паттерны формируют уникальный, безошибочный отпечаток», — объясняет доктор Филипп Ойскирхен, ученый из берлинского отделения Немецкого онкологического консорциума и Института невропатологии в Шарите, возглавляющий недавно опубликованное исследование. «В опухолевых клетках эпигенетическая информация изменяется характерным образом. На основе их профилей мы можем различать опухоли и классифицировать их». В случае опухолей мозга в некоторых случаях достаточно даже образца спинномозговой жидкости, и его можно получить относительно легко — вообще обходясь без хирургического вмешательства.
Чтобы сравнить неизвестный отпечаток пальца с тысячами известных отпечатков пальцев различных видов рака и отнести его к определенному типу опухоли, необходимы методы машинного обучения, т. е. искусственный интеллект, учитывая, что данные очень обширны и сложны. Более того, в прошлом применялись различные методы секвенирования ДНК. Кроме того, эпигенетический анализ обычно ограничивается определенными шаблонами и сегментами генов, типичными для отдельных типов опухолей. «Следовательно, нашей целью было разработать модель, которая точно классифицирует опухоли, даже если они основаны только на частях всего эпигенома опухоли или профили были собраны с помощью различных методов и с различной степенью точности», - заявил биоинформатик доктор Сёрен Лукассен, руководитель рабочей группы Medical Omics в Берлинском институте здравоохранения в Шарите (BIH).
Недавно разработанная модель ИИ называется crossNN, архитектура которой основана на простой нейронной сети. Модель была обучена на большом количестве референтных опухолей и впоследствии протестирована на более чем 5000 опухолей. «Наша модель позволяет очень точно диагностировать опухоли мозга в 99,1 процента всех случаев и точнее, чем решения ИИ, работающие на сегодняшний день», — рассказал Филипп Ойскирхен. «Кроме того, мы смогли обучить модель ИИ таким же образом, который может различать более 170 типов опухолей из всех органов, достигая при этом точности 97,8 процента. Это означает, что ее можно использовать для рака всех органов, в дополнение к относительно редким опухолям мозга». Решающим фактором для будущих одобрений в клиническом применении является то, что модели полностью объяснимы, т. е. должно быть возможно понять, как принимаются решения.
Молекулярный отпечаток, который модель ИИ получает для определения, может исходить из образца ткани или из жидкостей организма. В случае определенных опухолей головного мозга отделение невропатологии в Charité уже предлагает неинвазивную диагностику на основе спинномозговой жидкости, известную как жидкая биопсия . Это позволяет ставить диагноз без стрессовой операции, даже в сложных ситуациях. Пациент, обратившийся к нам с двоением в глазах, был одним из бенефициаров. «Мы исследовали спинномозговую жидкость с помощью нанопорового секвенирования, новой, очень быстрой и эффективной формы генетического анализа. Классификация по нашим моделям показала, что это была лимфома центральной нервной системы , что позволило нам быстро начать соответствующую химиотерапию», — объясняет Филипп Ойскирхен.
Точность методологии даже застала исследователей врасплох. «Хотя архитектура нашей модели ИИ намного проще предыдущих подходов и, следовательно, остается объяснимой, она обеспечивает более точные прогнозы и, следовательно, большую диагностическую уверенность», — говорит Сёрен Лукассен. Поэтому совместно с Немецким онкологическим консорциумом (DKTK) исследовательская группа планирует клинические испытания с crossNN во всех восьми отделениях DKTK в Германии. Кроме того, также будет протестировано интраоперационное использование. Цель состоит в том, чтобы перенести точное и сравнительно недорогое определение опухоли на основе образцов ДНК в повседневную медицинскую помощь.
Источник: Шарити - Universitätsmedizin Berlin
