Исследователи из Медицинской школы Университета Индианы нашли новый способ диагностировать одну очень коварную группу опухолей мозга. Вместо дорогих и долгих молекулярных анализов они используют искусственный интеллект.

Итоги их работы напечатали в журнале Neuro‑Oncology. Это важный шаг для технологии в деле诊断ки взрослых диффузных глиом. Такие опухоли врастают прямо в здоровую ткань мозга, поэтому их чертовски сложно распознать.

Сегодня точный диагноз при глиомах ставят только через сложные молекулярные тесты. Вот что говорит Спиридон Бакас, доктор наук, главный автор исследования и руководитель отделения вычислительной патологии в Университете Индианы:

Молекулярный анализ стоит дорого, ждать его две‑три недели, и в обычных районных больницах его часто просто нет.

Они обучили нейросеть, которая классифицирует опухоли по обычным гистологическим снимкам. Это быстро, дешево и подходит даже там, где о молекулярной диагностике только мечтают.

Для обучения и проверки модели ученые собрали данные пациентов из шести стран: США, Италии, Франции, Австралии, Австрии и Индии. Их метод соответствует свежим стандартам Всемирной организации здравоохранения. Результаты перепроверили нейропатологи — специалисты по тканям мозга.

Время здесь играет решающую роль. Чем быстрее врачи поймут, с чем имеют дело, тем скорее начнут лечить. Самая агрессивная форма диффузной глиомы — глиобластома, она чаще всего встречается у взрослых. Опухоль постоянно возвращается, и средняя продолжительность жизни после диагноза — около 15 месяцев.

Бакас уверен: если их метод широко внедрить, диагноз можно будет ставить быстрее и дешевле, и он станет доступнее для тех регионов, где сложные тесты не делают.

Первый автор статьи Шубхам Иннани, старший аналитик в отделе вычислительной патологии, говорит, что новый подход отлично впишется в обычную работу патологоанатомов и поможет лечить людей быстрее и справедливее — вне зависимости от того, где они живут.

Бхакти Бахети, которая на момент исследования работала в Университете Индианы, а теперь перешла в Университет Эмори, тоже выступила соавтором. Она объясняет:

Нейросеть смотрит на снимки тканей в разном увеличении, совсем как живой патолог. Это позволяет ей замечать и мельчайшие детали, и общую картину, чтобы ставить диагноз точнее.

Для дальнейших исследований это означает, что нейросети могут заменить дорогие лабораторные тесты в тех случаях, когда тест сложен или недоступен. Ученые получат готовую модель, которую можно дообучать на новых данных и адаптировать под другие виды рака. В реальной жизни польза огромная: больницы в бедных регионах, сельские клиники и даже полевые госпитали смогут ставить точные диагнозы без покупки дорогого оборудования и реактивов. Врачи начнут лечение на две-три недели раньше — для больных с глиобластомой это почти 20% от всей оставшейся жизни. Кроме того, снижается человеческий фактор: усталый патолог может что-то упустить, а алгоритм одинаково внимателен на каждом снимке.

Исследование опирается на данные из шести стран, но среди них нет ни одной с низким уровнем медицины из Африки или Юго-Восточной Азии. Неизвестно, как модель поведет себя на снимках, сделанных старыми микроскопами или в лабораториях с другими протоколами окраски тканей. Авторы пишут, что нейросеть имитирует работу патолога, но патолог может перепроверить себя, задать вопрос клиницисту или увидеть редкое отклонение. Искусственный интеллект слепо следует тому, на чем его обучили. Если в обучающей выборке были ошибки в разметке или не хватало каких-то редких вариантов глиом, алгоритм будет ошибаться так же, но уверенно и незаметно для врача. Также не уточняется, сколько времени и денег нужно на внедрение такой системы в реальной больнице — одних только гистологических снимков мало, их кто-то должен оцифровать, хранить и обрабатывать на мощном сервере.

Ранее ученые опровергли связь между опухолью мозга и гормональной терапией у женщин.