Ученые из Института регенеративной медицины Сеченовского Университета совместно с коллегами из ПАО «Вымпелком» и других научных центров разработали систему на основе искусственного интеллекта, которая ведет учет дистрофических изменений ткани почки, что помогает врачам-патологоанатомам количественно оценивать степень злокачественности опухоли. Об этом «Газете.Ru» рассказали в Первом МГМУ.
Алгоритм, разработанный учеными, анализирует цифровые изображения опухолей и выделяет в них клетки с видимыми ядрышками — морфологический признак, который, как оказалось, напрямую связан с агрессивностью заболевания.
Сегодня при оценке злокачественности светлоклеточной почечно-клеточной карциномы почки (самой распространенной формы рака этого органа) патологоанатомы используют международную классификацию ВОЗ/ISUP, где оценка ведется «на глаз» — по выраженности ядрышек в клетках и их относительном количестве в ткани опухоли. Однако даже опытные специалисты нередко расходятся в оценках: границы между степенями злокачественности не всегда очевидны.
Ученые создали ИИ, который автоматически выделяет и классифицирует каждую клетку на гистологическом срезе. Эта технология изначально создавалась для облегчения рутинной работы патологов, но в ходе исследования привела к фундаментальному открытию.
Алгоритм был обучен на более чем 200 тысячах клеток и способен различать степени злокачественности с высокой точностью. Детальный анализ более 50 000 клеток из 144 образцов опухолей показал: если в ткани более ~11% клеток имеют выраженные ядрышки (признак высокой агрессивности), прогноз резко ухудшается — средняя выживаемость таких пациентов составляет всего 2,2 года. При низкой доле таких клеток выживаемость превышает 6 лет, даже если формально опухоль отнесена к той же градации.
На основе этих данных ученые выделили четыре устойчивых морфологических паттерна строения опухоли, каждый со своим прогнозом. Например, «ядрышковый» тип (много агрессивных клеток, мало других) оказался самым опасным, «дистрофический» содержал в себе малое количество всех клеток, что связано с выраженными некротическими процессами в опухоли и плохим прогнозом, а «мономорфный» паттерн оказался самым благоприятным. При этом эти паттерны не всегда совпадают с официальной градацией, что объясняет, почему у пациентов с одинаковым диагнозом исходы могут сильно различаться.
Авторы предлагают включить в будущие редакции международной классификации два новых критерия: порог значимости для доли клеток с выраженными ядрышками и учет дистрофических изменений и некроза как маркеров крайне неблагоприятного прогноза.
«Результаты нашего исследования указывают на то, что рассчитанные с помощью ИИ количественные метрики позволят с большей уверенностью отнести случай к одной или другой ядрышковой градации. Вместо субъективной оценки «много» или «мало» ядрышек врач получит конкретное значение — например, 15%. Это объективный, воспроизводимый параметр, который можно использовать для персонализированного прогноза и выбора терапии»— пояснил руководитель лаборатории цифрового микроскопического анализа Алексей Файзуллин.
Разработанная модель уже интегрирована в ПО для цифрового анализа гистологических срезов опухолей. Она прошла пилотное тестирование в патологоанатомическом отделении и готова к использованию в реальной клинической практике.
Ранее россиянам рассказали, как употребление алкоголя раз в неделю влияет на головной мозг.
