Искусственный интеллект в диагностике рака, нейросеть «Ceograph» обеспечивает точность прогнозирования рака на основе образцов тканей
Ученые из Юго-западного медицинского центра UT (UTSW) разработали модель искусственного интеллекта под названием Ceograph, которая позволяет прогнозировать результаты лечения онкологических больных на основе образцов тканей. Это открытие дает возможность использовать искусственный интеллект для прогнозирования траектории заболевания и адаптации стратегий лечения для каждого пациента. Результаты исследования были опубликованы в журнале Nature Communications.
Новая модель Ceograph основывается на анализе пространственной конфигурации клеток в образцах тканей. Она способна улавливать сложные взаимоотношения между клетками, извлекая информацию, которая ранее была непонятна для человеческого понимания. При этом модель также может прогнозировать результаты лечения пациентов. Руководитель исследования, профессор Гуанхуа Сяо из Юго-западного медицинского центра Техасского университета в США, отмечает, что этот подход является важным шагом в использовании искусственного интеллекта в области онкологии.
В настоящее время сбор образцов тканей является основным методом диагностики в патологии. Однако этот традиционный подход имеет свои недостатки, такие как длительное время выполнения и возможные различия в интерпретации результатов среди патологоанатомов. Кроме того, он может упускать нюансы в изображениях, которые могут содержать важные сведения о здоровье пациента.
Модель Ceograph решает эти проблемы, позволяя быстро и точно анализировать образцы тканей. Она также воспроизводит сложные аспекты работы патологоанатома при интерпретации изображений. Это позволяет распознавать закономерности в пространственной организации клеток и устранять посторонние факторы, которые могут искажать результаты.
В результате разработки модели Ceograph и использования искусственного интеллекта ученые надеются значительно улучшить диагностику и стратегии лечения онкологических больных. Это открытие открывает новые возможности для применения ИИ в медицине и помогает достичь более точных и персонализированных результатов лечения.
Преимущество Ceograph над традиционными методами является значительным, так как это новая модель искусственного интеллекта, способная имитировать когнитивные процессы патологоанатомов при чтении слайдов тканей. Запуск модели начинается с обнаружения клеток на изображениях и определения их местоположения. Однако, в отличие от простой идентификации, модель глубже проникает в сложную область типов клеток, их морфологии и пространственного распределения.
Исследователи успешно протестировали возможности Ceograph в трех реальных клинических сценариях, используя слайды с патологиями. В первом сценарии Ceograph был использован для различения двух подтипов рака легких — аденокарциномы и плоскоклеточного рака.
Кроме того, Ceograph доказал свою практичность в прогнозировании вероятности развития предраковых поражений полости рта в полноценный рак, а также определении пациентов с раком легких, наиболее подходящих для определенного класса лекарств.
Результаты исследований показали, что модель Ceograph заметно превосходит традиционные методы в прогнозировании лечения пациентов в каждом сценарии.
Важно отметить, что особенности пространственной организации клеток, выявленные с помощью Ceograph, могут быть объяснены и интерпретированы биологически, что позволяет лучше понять, как изменение взаимодействия между клетками может привести к различным функциональным последствиям.
Доктор Сяо подчеркнул растущую роль искусственного интеллекта в медицине и подчеркнул его потенциал для улучшения эффективности и точности анализа патологий. Он добавил, что Ceograph обладает потенциалом оптимизировать целевые профилактические меры и выбор лечения для каждого отдельного пациента.
