ИИ поможет исследователям MGH выявлять пациентов с меланомой, подверженных высокому риску рецидива рака

Американские исследователи разработали программу прогнозирования вероятности рецидива меланомы, что было одобрено Национальными институтами здравоохранения и др. организациями.

ИИ поможет выявлять пациентов с меланомой, подверженных высокому риску рецидива рака

Исследователи Массачусетской больницы общего профиля (MGH) на основе искусственного интеллекта (ИИ) разработали методику определения среди пациентов с меланомой тех, кому угрожает рецидив. Особенность этого метода заключается в том, что он работает даже на ранних стадиях, а также после лечения пациентов, сообщил Science Daily 31 октября 2022 года.

Меланома – это агрессивное злокачественное новообразование, рак кожи. Оно поражает, собственно, кожный покров, слизистые оболочки, может распространиться и на сетчатку глаза. Меланому трудно «вывести», для этого заболевания характерны частые рецидивы и, как следствие, метастазирование. Меланома прогрессирует стремительно и бессимптомно, возникает из меланоцитов, клеток, содержащих пигмент меланин.

Большинство смертей от меланомы происходит у пациентов, у которых изначально была диагностирована ранняя стадия, а затем возник рецидив. Учитывая бессимптомность заболевания, рецидив «тихо» распространяется, может дать метастазы, и тогда лечение рискует не принести результатов.

Массачусетская больница общего профиля (MGH) – это американская клиническая больница в Бостоне, которая является университетской клиникой Гарвардской медицинской школы. Группа под руководством исследователей из MGH разработала программу прогнозирования вероятности рецидива меланомы на основе машинного обучения, предоставив искусственному интеллекту базу данных с соответствующей полезной информацией. Результаты исследования выставлены на всеобщее обозрение в американском научном журнале Precision Oncology.

Согласно статистике, пациентам, у которых диагностирована ранняя стадия онкологического заболевания, проводят операцию по удалению меланомы. Однако может случиться рецидив, который не обнаруживается вовремя, поскольку опухоль развивается стремительнее. На поздних стадиях меланомы пациенты получают более «агрессивное» лечение, имеющее серьезные побочные явления. Если сразу выявить у пациента повышенный риск рецидива, то можно разработать более эффективное лечение.

Евгений Семенов, доктор медицинских наук, научный сотрудник отделения дерматологии MGH также является ведущим автором исследования. Он придерживается мнения о том, что «существует острая необходимость в разработке вспомогательных инструментов для выявления пациентов с высоким риском рецидива, для которых преимущества ингибиторов иммунных контрольных точек оправдывали бы повышенный уровень патологических и потенциально фатальных иммунологических побочных эффектов, наблюдаемых при использовании этого терапевтического класса».

Чтобы добиться поставленных целей, Евгений Семенов возглавил группу исследователей из разных институтов и организаций, чтобы протестировать эффективность алгоритмов ИИ. Среди соавторов со стороны представителей системы здравоохранения Mass General Brigham (MGB) выступили: Ахмад Радже, Майкл Р. Коллиер, Мин Сок Чой, Муначимсо Амадифе, Кимберли Тан, Шицзя Чжан, Джордан Филлипс, Нора А. Александр и др.

Искусственному Интеллекту сначала предоставили базу данных медицинских карт пациентов, в которых содержалась масса информации о разных стадиях меланомы, а также ее рецидива. Таким образом, команде удалось собрать информацию о 1720 случаях диагностирования меланомы ранней стадии: 1172 из MGB и 548 из Института рака Дана-Фарбер (DFCI).

На основе полученной статистики удалось выявить 36 основополагающих клинических и патологических признаков, которые помогают определить уровень риска рецидива, что стало возможным благодаря алгоритму машинного обучения. Алгоритмы проектировались и тестировались при участии MGB и DFCI, которые также предоставили информацию существующих пациентов. Важными элементами прогностических признаков отмечены толщина опухоли и скорость деления раковых клеток.

Евгений Семенов утверждает: «Наша комплексная платформа прогнозирования, использующая алгоритмы машинного обучения, достигла высокого уровня классификации и точности. Результаты очевидны: ИИ способен определить сигналы из собранных клинических признаков, чтобы назвать пациентов, которым может помочь иммунотерапия».

Проект под названием «Прогнозирование рецидива меланомы на ранней стадии с использованием клинических и гистопатологических признаков» поддержан Альянсом по исследованию меланомы, Национальными институтами здравоохранения, Министерством обороны и Фондом дерматологии.

Наша команда призывает читателей не пренебрегать своим здоровьем и чаще обследоваться. Любые недуги гораздо эффективнее лечатся на ранних стадиях, причем, в считанные дни. Если вы подозреваете «неладное», не пускайте болезнь на самотек.

Более подробно с исследованием можно ознакомиться по ссылке.

Похожие статьи и новости