В России создали «умную» систему для диагностики опухолей мозга

В России ученые Национального исследовательского Нижегородского государственного университета имени Н. И. Лобачевского разработали систему искусственного интеллекта, которая способна с высокой точностью диагностировать подтипы одной из самых агрессивных опухолей мозга — глиомы. Новая технология поможет врачам выбирать наиболее эффективную тактику лечения.

«Классическая диагностика глиом не всегда позволяет быстро и точно определить тип опухоли. Гистологические исследования и поиск отдельных мутаций приводят к противоречивым диагнозам. И даже высокотехнологичные протоколы МРТ могут не дать необходимую информацию из-за неоднородности глиом. Наш инструмент оценивает опухоль на основе данных транскриптомного анализа, когда мы видим, какие гены «выключены», какие «включены», и можем оценить уровень активности этих генов у конкретного пациента. Преимущество нашего решения в том, что система определит подтип глиомы и позволит врачу подобрать нужный метод лечения», – рассказал автор исследования, директор Научно-исследовательского института биологии старения ННГУ им. Н.И. Лобачевского Михаил Иванченко.

Система из Нижнего Новгорода оценивает активность 13 ключевых генов, связанных с тремя основными подтипами глиом. Это позволяет увидеть, какие гены «включены» или «выключены» у конкретного пациента, и поставить более точный диагноз, пояснил Иванченко.

Никаких «черных ящиков»

Одно из главных достоинств методики — ее прозрачность. Случается, системы искусственного интеллекта работают как «черный ящик», не объясняя свою логику. Нижегородские ученые использовали подход объяснимого искусственного интеллекта. Их система показывает врачу, как именно уровень активности каждого из 13 генов повлиял на итоговый прогноз. Это позволяет специалисту понять ход рассуждений алгоритма и сделать собственные выводы.

Разработка открывает новые возможности для персонализированного подхода к лечению онкологических заболеваний, когда лечение подбирается на основе глубокого понимания биологических процессов у каждого отдельного пациента.

На текущем этапе система может применяться в научных лабораториях. В будущем на ее основе планируется создать клинические тест-системы, которые позволят ставить точные диагнозы в кратчайшие сроки, что критически важно для борьбы с опасным заболеванием.