Закрыть клетку: в РФ создали ИИ для прогнозирования метастазов рака легкого

Российские ученые разработали нейросеть для выявления раковых клеток в образцах ткани легких при аденокарциноме. По словам медиков, если опухоль прорастает в сосуды, оттуда она может распространиться дальше, образовать метастазы. Поэтому выявлять участки инвазии важно до того, как опухолевые клетки попали в кровоток, — это позволяет прогнозировать дальнейшее развитие болезни и скорректировать терапию. Как ИИ поможет ускорить этот процесс — в материале «Известий».

Чем опасна лимфоваскулярная инвазия

Ученые Сеченовского университета разработали нейросеть для выявления лимфоваскулярной инвазии, то есть проникновения раковых клеток в сосуды, в образцах ткани легких при аденокарциноме. Эта опухоль развивается в клетках, выделяющих слизь и другие физиологические жидкости. Разработка позволит более точно и быстро определять риски развития метастазов и при необходимости менять схему терапии пациента.

При лимфоваскулярной инвазии раковые клетки выявляются внутри кровеносных или лимфатических сосудов. Это один из неблагоприятных прогностических факторов течения заболевания, который требует в ряде случаев назначения адъювантной, то есть дополнительной, терапии. Однако точное выявление инвазии затруднено из-за возможных различий в оценке патологов.

— Если опухоль прорастает в сосуды, оттуда она может распространиться дальше, образовать метастазы. Поэтому выявлять участки инвазии важно до того, как опухолевые клетки попали в кровоток. Это позволяет прогнозировать дальнейшее развитие болезни и скорректировать терапию. Однако интерпретация гистологических данных у разных специалистов может различаться, и существует риск не заметить инвазию вовремя. Наши исследования направлены на создание системы для автоматической оценки инвазии, которая поможет врачам-патологоанатомам получать более объективные и точные результаты, — пояснил «Известиям» заведующий лабораторией цифрового микроскопического анализа Алексей Файзуллин.

Ядром системы стала нейросеть, для обучения которой ученые использовали 162 гистоскана, содержащих 8212 размеченных врачами-патологоанатомами сосуда. ИИ оказался способен идентифицировать кровеносные сосуды и инвазию опухоли в них с точностью выше 95%.

ИИ в онкомедицине

Также ученые проверили, даст ли их подход возможность ускорить выявление регионов инвазии в условиях пилотного эксперимента. Как выяснилось, использование системы позволяет сократить время анализа в среднем на 17%, а в особо сложных случаях — на 20%.

Помимо клинической практики, нейросеть может пригодиться и в науке. Более простая и быстрая обработка гистосканов даст возможность лучше изучить особенности лимфоваскулярной инвазии и выявить новые аспекты ее влияния на развитие метастазов и биологию опухоли в целом.

В планах ученых — дальнейшая работа над повышением точности и эффективности нейросети, обучение ее работе с сосудами других органов, сопоставление лимфоваскулярной инвазии с другими прогностическими факторами, например с индексом пролиферации опухолевых клеток, а также создание мультимодальной прогностической модели.

В перспективе они рассчитывают создать полностью автоматизированный сервис, который можно будет интегрировать в медицинские информационные системы.

Сейчас данная система распознает инвазию опухоли в сосудах с точностью выше 95%. Это очень сильный результат, потому что использование ИИ в данном случае позволяет избежать человеческого фактора и ускорить анализ опухоли аж на 20%. С учетом нехватки специалистов в этой сфере и всё более растущего спроса на данные операции это серьезно ускорит работу врачей и специалистов в сфере, а также поможет людям быстрее получать требуемое лечение, сказал СЕО группы компаний ST IT, эксперт рынка TechNet НТИ Антон Аверьянов.

— Предполагается, что эта система будет использоваться всегда и ускорять работу по их выявлению. С течением времени точность увеличится, ведь сейчас нейросеть обучена только на 162 гистосканах. Если довести это число до 1 тыс. и более, точность может приблизиться в 98, а то и 99%, что позволит более сильно полагаться на систему и что еще сильнее ускорит диагностику, — сказал эксперт.

Это может быть принципиально полезный подход, когда он дойдет до внедрения, сказал директор по развитию технологических конкурсов НТИ Up Great Фонда НТИ Юрий Молодых.

— В медицине ИИ только начинает использоваться. Ввиду большой ответственности врачи не готовы доверять ключевые задачи, от которых может зависеть жизнь пациента, ИИ, если не понимают, что ему можно доверять. Поэтому внедрение будет происходить плавно и поэтапно, чтобы убедиться, что это будет безопасно для пациентов, — подчеркнул эксперт.

Работа велась вместе с коллегами из Новгородского государственного университета имени Ярослава Мудрого в рамках программы создания и развития НЦМУ «Цифровой биодизайн и персонализированное здравоохранение». Результаты исследования были опубликованы в журнале Journal of Pathology Informatics.