Поделиться
Ученые Сеченовского Университета предложили новый взгляд на классификацию рака почки с помощью искусственного интеллекта
Ученые из Института регенеративной медицины Сеченовского Университета разработали систему на основе искусственного интеллекта, которая помогает врачам-патологоанатомам количественно оценивать степень злокачественности рака почки. Исследователи предложили взглянуть по новому на международную классификацию рака почки по степени злокачественности (ВОЗ/ISUP). Алгоритм, разработанный учеными, анализирует цифровые изображения опухолей и выделяет в них клетки с видимыми ядрышками — морфологический признак, который, как оказалось, напрямую связан с агрессивностью заболевания. О результатах исследования ученые рассказали в статье, опубликованной в международном научном журнале Cancer Medicine. Об этом CNews сообщили представители Сеченовского Университета.
Сегодня при оценке злокачественности светлоклеточной почечно-клеточной карциномы почки (самой распространенной формы рака этого органа) патологоанатомы используют международную классификацию ВОЗ/ISUP, где оценка ведется «на глаз» — по выраженности ядрышек в клетках и их относительном количестве в ткани опухоли. Однако даже опытные специалисты нередко расходятся в оценках: границы между степенями злокачественности не всегда очевидны. Ученые Сеченовского университета совместно с коллегами из ПАО «Вымпелком» и других научных центров разработали основанное на технологии компьютерного зрения ПО, которое автоматически выделяет и классифицирует каждую клетку на гистологическом срезе. Эта технология изначально создавалась для облегчения рутинной работы патологов, но в ходе исследования привела к фундаментальному открытию.
Алгоритм был обучен на более чем 200 тыс. клеток и способен различать степени злокачественности с высокой точностью. Он не только воспроизводит экспертную оценку, но и выявляет скрытые закономерности между составом опухоли и прогнозом выживаемости пациентов. Детальный анализ более 50 тыс. клеток из 144 образцов опухолей показал: если в ткани более ~11% клеток имеют выраженные ядрышки (признак высокой агрессивности), прогноз резко ухудшается — средняя выживаемость таких пациентов составляет всего 2,2 года. При низкой доле таких клеток выживаемость превышает шесть лет, даже если формально опухоль отнесена к той же градации.
На основе этих данных ученые выделили четыре устойчивых морфологических паттерна строения опухоли, каждый со своим прогнозом. Например, «ядрышковый» тип (много агрессивных клеток, мало других) оказался самым опасным, «дистрофический» содержал в себе малое количество всех клеток, что связано с выраженными некротическими процессами в опухоли и плохим прогнозом, а «мономорфный» паттерн оказался самым благоприятным. При этом эти паттерны не всегда совпадают с официальной градацией, что объясняет, почему у пациентов с одинаковым диагнозом исходы могут сильно различаться.
Авторы предлагают включить в будущие редакции международной классификации два новых критерия: порог значимости для доли клеток с выраженными ядрышками, учет дистрофических изменений и некроза как маркеров крайне неблагоприятного прогноза.
«Результаты нашего исследования указывают на то, что рассчитанные с помощью ИИ количественные метрики позволят с большей уверенностью отнести случай к одной или другой ядрышковой градации, — сказал руководитель лаборатории цифрового микроскопического анализа Алексей Файзуллин. — Вместо субъективной оценки "много“ или "мало“ ядрышек врач получит конкретное значение — например, 15%. Это объективный, воспроизводимый параметр, который можно использовать для персонализированного прогноза и выбора терапии».
Разработанная модель уже интегрирована в ПО для цифрового анализа гистологических срезов опухолей. Она прошла пилотное тестирование в патологоанатомическом отделении и готова к использованию в реальной клинической практике.
Короткая ссылка
