Ученые разработали систему на базе искусственного интеллекта, позволяющую быстро расшифровывать ДНК опухоли мозга и определять ее молекулярную принадлежность во время операции. Это важнейшая информация, на получение которой при современном подходе может уйти от нескольких дней до нескольких недель.
Знание молекулярного типа опухоли позволяет нейрохирургам принимать такие решения, как определение объема удаляемой ткани мозга и необходимость введения препаратов, уничтожающих опухоль, непосредственно в мозг, пока пациент еще находится на операционном столе.
Отчет об этой работе, выполненной под руководством исследователей Гарвардской медицинской школы, опубликован в журнале Med.
Точная молекулярная диагностика — подробное описание изменений ДНК в клетке — во время операции может помочь нейрохирургу решить, какой объем ткани мозга необходимо удалить. Слишком большое удаление опухоли, если она менее агрессивна, может негативно сказаться на неврологических и когнитивных функциях пациента. В то же время слишком малое удаление опухоли при ее высокой агрессивности может привести к тому, что злокачественная ткань будет быстро расти и распространяться.
"В настоящее время даже самая современная клиническая практика не позволяет молекулярно профилировать опухоли во время операции. Наша система решает эту проблему, извлекая до сих пор не использованные биомедицинские сигналы из замороженных патологических слайдов", — говорит старший автор исследования Кун-Хсинг Ю, доцент кафедры биомедицинской информатики Института Блаватника.
Знание молекулярной принадлежности опухоли во время операции ценно еще и потому, что некоторые опухоли лучше лечить на месте с помощью накладок с лекарственным покрытием, вводимых непосредственно в мозг во время операции.
Стандартный метод интраоперационной диагностики, используемый в настоящее время, заключается в заборе ткани мозга, ее замораживании и исследовании под микроскопом. Существенным недостатком является то, что замораживание ткани приводит к изменению внешнего вида клеток под микроскопом и может нарушить точность клинической оценки. Кроме того, человеческий глаз, даже при использовании мощных микроскопов, не может надежно обнаружить тонкие геномные изменения на предметном стекле.
Новый подход с использованием искусственного интеллекта позволяет преодолеть эти трудности.
Система, получившая название CHARM (Cryosection Histopathology Assessment and Review Machine), находится в свободном доступе для других исследователей. По словам разработчиков, перед внедрением в больницах он должен пройти клиническую апробацию в реальных условиях и получить разрешение регулирующих органов.
Последние достижения в области геномики позволили патологам дифференцировать молекулярные сигнатуры и поведение, которое они предвещают, как среди различных типов рака мозга, так и внутри отдельных его разновидностей. Например, глиома — наиболее агрессивная и наиболее распространенная форма рака мозга — имеет три основных подварианта, которые несут различные молекулярные маркеры и имеют разную склонность к росту и распространению.
Способность нового инструмента ускорять молекулярную диагностику может быть особенно ценной в регионах с ограниченным доступом к технологиям быстрого генетического секвенирования рака.
Помимо решений, принимаемых во время операции, знание молекулярного типа опухоли дает представление о ее агрессивности, поведении и вероятной реакции на различные виды лечения.
По словам исследователей, хотя модель была обучена и протестирована на образцах глиомы, она может быть успешно переобучена для определения других подтипов рака мозга.
Источник: Digital Health News
#ОНКОЛОГИЯ
#РАК МОЗГА
#ИСКУССТВЕННЫЙИНТЕЛЛЕКТ
#CHARM