ИИ научился выявлять рак поджелудочной за 3 года до обнаружения на КТ

Новая система искусственного интеллекта способна выявлять рак поджелудочной железы за три года до того, как опухоль становится заметна на компьютерной томографии. Результаты исследования опубликованы в журнале Gut.

Программа проанализировала почти 2000 компьютерных томограмм, которые ранее считались нормальными. Инструмент обнаружил микроскопические изменения в структуре поджелудочной железы, которые впоследствии привели к развитию рака.

Ранняя диагностика критически важна для выживаемости пациентов. Модель может помочь врачам начать лечение на стадии, когда болезнь еще излечима.

Возможность выявить рак на ранней стадии

Рак поджелудочной железы — один из самых смертоносных видов онкологии.

«Пятилетняя выживаемость в США составляет от 12% до 13% из-за того, что мы не можем выявить заболевание на ранней стадии, когда терапевтические методы могли бы творить чудеса», — рассказал Live Science соавтор исследования доктор Аджит Гоенка, радиолог и специалист по ядерной медицине из клиники Мэйо в Рочестере, штат Миннесота.

На ранних этапах рак поджелудочной железы часто протекает бессимптомно, поэтому диагноз обычно ставится уже на поздней стадии.

За последние десятилетия врачи достигли успеха в диагностике и лечении многих видов рака, но для рака поджелудочной железы прорыва не произошло. Для постановки диагноза обычно требуется биопсия и визуализация, включая КТ. Однако к моменту, когда опухоль становится видимой на снимках, болезнь часто уже неизлечима.

Однако существуют более ранние признаки заболевания.

«Фундаментальные научные исследования показывают, что процесс развития рака начинается не за шесть месяцев до появления первых симптомов, — говорит Гоенка. — Он начинается на 10-15 лет раньше, а это значит, что в поджелудочной железе уже был сигнал, который человек не мог обнаружить».

Используя ИИ для выявления закономерностей, недоступных человеческому глазу, Гоенка и коллеги разработали инструмент, усиливающий сигнал и позволяющий выявлять ранние признаки на КТ-снимках.

Модель, названная REDMOD (Radiomics-based Early Detection Model), превращает КТ-снимок в математическую задачу. Сначала она создает трехмерную модель поджелудочной железы из двухмерных изображений, затем анализирует структуру попиксельно.

«Он анализирует каждый пиксель на этом изображении и определяет степень его отличия от остальной части органа, а затем сравнивает его с контрольными образцами, в которых таких изменений быть не должно, — объяснил Гоенка. — В конце концов, это математика. Он преобразует изображение в математическое представление и извлекает из него математические характеристики».

Команда протестировала модель на 2000 КТ-снимков, сделанных ранее по другим медицинским показаниям и признанных нормальными. Примерно одна седьмая часть принадлежала пациентам, у которых впоследствии развился рак поджелудочной.

Модель успешно выявила 73% случаев рака на ранней стадии. В среднем снимки, которые проанализировала модель, были сделаны за 16 месяцев до постановки диагноза.

Дальнейшие шаги

Однако инструмент нуждается в доработке. Модель правильно определяла отсутствие заболевания в 81,1% случаев, тогда как у врачей-рентгенологов этот показатель достигал 92,2%. «Они дополняют друг друга: опыт врача в сочетании с возможностями искусственного интеллекта».

Гоенка надеется внедрить модель в клиническую практику в ближайшие пять лет. Сейчас проводятся клинические испытания для подтверждения эффективности стратегии.

Другие ученые также продвинулись в создании вакцины от рака поджелудочной железы.