Гистопатология, когда кусочек ткани рассматривают под микроскопом, была и остается главным способом определить, есть ли рак. Но наука не стоит на месте, и теперь у врачей может появиться новый помощник — инфракрасная спектроскопия. Этот метод, который называют умной аббревиатурой ATR-Фурье ИК-спектроскопия, уже показал себя хорошо в диагностике других болезней. Ученые решили проверить, насколько точен этот метод в самом важном — в разграничении здоровой ткани груди, доброкачественных изменений и рака.

Подробности опубликованы в издании Cancer Screening and Prevention.

Для исследования взяли образцы тканей из архива больницы, сохраненные в парафине. Их разделили на три группы: 10 образцов абсолютно нормальной ткани, 15 — с доброкачественными уплотнениями и 31 — со злокачественными опухолями. От каждого блока отрезали ультратонкие слои, один для спектроскопического анализа, другой — для традиционного окрашивания, чтобы точно знать, куда направить луч спектрометра.

Спектрометр сканировал каждый образец, и ученые смотрели не на отдельные пики, а на их соотношения. Эти соотношения работают как биомаркеры, то есть особые приметы, которые выдают болезнь.

• A1632/A1543 — показатель белка.
• A1632/A2922 — главный диагностический маркер.
• A1632/A1080 — соотношение ядра и цитоплазмы клетки.
• A1080/A1543 — маркер начала злокачественного перерождения.
• A1237/A1080 — показатель фосфатов.
• A1043/A1543 — показатель гликогена.

Результаты оказались впечатляющими. Анализ ROC-кривых, который показывает надежность теста, выявил настоящих звезд диагностики. Соотношение ядра и цитоплазмы (A1632/A1080) с блеском отделило нормальные ткани от раковых (AUC = 0.99) и доброкачественные от злокачественных (AUC = 0.95). Точность составила 100%, что означает: метод не пропустил ни одного случая рака.

Но и это не все. Гликоген стал абсолютным чемпионом в дифференцировке двух распространенных доброкачественных состояний — фиброаденомы и фиброзно-кистозной мастопатии. Его точность (AUC = 1.00) означает стопроцентную чувствительность и специфичность. Выходит, что инфракрасный свет может уловить разницу там, где иногда затрудняется даже человеческий глаз.

Это исследование — уверенный шаг к тому, чтобы сделать диагностику рака груди более точной, объективной и, возможно, более быстрой. Хотя результаты обнадеживают, ученые отмечают: чтобы метод стал рутиной, нужно проверить его на гораздо большем количестве пациентов.

Реальная польза этого исследования — в потенциале создания дополнительного диагностического инструмента, который работает на объективных, измеримых физических параметрах (соотношениях пиков), а не на субъективной визуальной оценке. В перспективе это может помочь:

• Сократить время диагностики: анализ спектра может занимать минуты, в отличие от подготовки гистологического препарата.
• Повысить точность: особенно в сложных случаях, например, при дифференцировке видов доброкачественных образований (фиброаденома или, с другой стороны, фиброзно-кистозная болезнь), где метод показал идеальный результат.
• Стандартизировать диагностику: алгоритм на основе спектроскопии может стать надежным помощником патолога, уменьшая человеческий фактор.

Главное ограничение исследования — крайне малый и, вероятно, несбалансированный размер выборки (всего 56 образцов, из них лишь 10 нормальных). Это не позволяет в полной мере оценить общую эффективность метода и его надежность для широкого внедрения. Кроме того, нет информации о том, проводилась ли валидация результатов на независимой выборке (например, часть образцов была отложена «вслепую» для проверки алгоритма). Без этого высокая точность (100%) может быть следствием „переобучения“ модели на конкретных данных и не воспроизведется на новых пациентах.

Ранее российские ученые обучили ИИ прогнозировать метастазы.