Новый инструмент ИИ может расшифровать геном рака мозга во время операции

Нью-Йорк: Ученые разработали инструмент на основе искусственного интеллекта (ИИ), который может быстро расшифровать ДНК опухоли головного мозга, чтобы определить ее молекулярную идентичность во время операции и принять решение о хирургическом вмешательстве и лечении.

Знание молекулярного типа опухоли может позволить нейрохирургам принимать решения, например, о том, сколько мозговой ткани следует удалить и следует ли вводить препараты для уничтожения опухолей непосредственно в мозг, пока пациент еще находится на операционном столе.

При нынешнем подходе это может занять от нескольких дней до нескольких недель. Удаление слишком большого количества, когда опухоль менее агрессивна, может повлиять на неврологическую и когнитивную функцию пациента.

Аналогичным образом, если удалить слишком мало, когда опухоль очень агрессивна, может остаться злокачественная ткань, которая может быстро расти и распространяться.

«Сейчас даже самая современная клиническая практика не может молекулярно профилировать опухоли во время операции. Наш инструмент преодолевает эту проблему, извлекая до сих пор неиспользованные биомедицинские сигналы из замороженных слайдов патологии», — сказал Кун-Синг Ю, доцент кафедры биомедицинской информатики Института Блаватника Гарвардской медицинской школы в США.

«Возможность определения интраоперационного молекулярного диагноза в режиме реального времени во время операции может способствовать развитию точной онкологии в режиме реального времени», — добавил Ю.

Инструмент под названием CHARM (Cryosection Histopathology Assessment and Review Machine), способный ускорить молекулярную диагностику, может быть особенно ценным в областях с ограниченным доступом к технологиям для быстрого генетического секвенирования рака.

CHARM был разработан с использованием 2334 образцов опухоли головного мозга от 1524 человек с глиомой из трех разных групп пациентов. При тестировании на ранее не публиковавшемся наборе образцов мозга инструмент различал опухоли со специфическими молекулярными мутациями с точностью 93% и успешно классифицировал три основных типа глиом с различными молекулярными особенностями, которые имеют разные прогнозы и по-разному реагируют на лечение.

Кроме того, инструмент успешно зафиксировал визуальные характеристики ткани, окружающей злокачественные клетки. Он также был способен обнаруживать контрольные области с большей плотностью клеток и большей гибелью клеток в образцах, которые сигнализируют о более агрессивных типах глиомы.

CHARM также смог определить клинически важные молекулярные изменения в подмножестве глиом низкой степени злокачественности, подтипе глиомы, который менее агрессивен и, следовательно, с меньшей вероятностью проникает в окружающие ткани. Каждое из этих изменений также сигнализирует о различной склонности к росту, распространению и реакции на лечение.

Исследователи заявили, что хотя модель была обучена и протестирована на образцах глиомы, ее можно успешно переобучить для выявления других подтипов рака мозга.

Тем не менее, CHARM еще предстоит пройти клиническую проверку путем тестирования в реальных условиях и одобрения FDA США перед развертыванием в больницах, говорится в исследовании, опубликованном в журнале Med.