Пресса об РФФИ
Томские учёные научили компьютерную модель выявлять рак простаты со 100% точностью
Интернет-издание «Томский обзор» (г. Томск), 12.11.2019
Дата публикации: 13.03.2020
Учёные лаборатории биофотоники Томского госуниверситета совместно с онкологами ТНИМЦ разработали новый подход к диагностике аденокарциномы – злокачественной опухоли предстательной железы. Для выявления онкопатологии и определения стадии заболевания в данном подходе используется искусственный интеллект.
Как сообщает пресс-служба вуза, компьютерную модель с помощью машинного обучения научили со стопроцентной точностью различать здоровые ткани и патологию. Проект реализуется при поддержке Российского фонда фундаментальных исследований и Научного фонда ТГУ им. Д.И. Менделеева.
«Обычно с образцами биопсии простаты работают несколько человек, после изучения срезов они выносят коллегиальное решение, — говорит исполнительный директор Института биомедицины ТГУ Юрий Кистенев. — Человеческий фактор никто не отменял, поэтому из-за субъективной оценки бывают ошибочные заключения. Мы попробовали решить эту проблему с помощью IT-технологий – разработали компьютерную модель и посредством машинного обучения научили её выявлять аномальные участки, используя такой инструмент, как терагерцовая спектроскопия».
По словам Юрия Кистенева, в процессе анализа искусственный интеллект не только выявляет наличие раковых клеток, но и проводит оценку опухоли по шкале Глисона. Она традиционно используется при диагностике рака простаты для определения степени злокачественности процесса (показатели от 1 до 10), что важно с точки зрения прогноза течения болезни.
«Использование терагерцовой спектроскопии позволяет очень хорошо визуализировать образец, поскольку на маленьком участке лазер „читает“ от 2500 до 4000 точек, — рассказывает один из исполнителей проекта, аспирантка ТГУ Анастасия Князькова. — В процессе обучения компьютерную модель тренировали на образцах здоровой и поражённой ткани, которые предоставил НИИ онкологии ТНИМЦ. Таким образом ИИ научился разделять норму и патологию. Проверку его способности к верификации аденокарциномы проводили на той части образцов, которая не использовалась в обучении. Оценку злокачественности процесса проводили для образцов, имеющих оценку 4 и 8 по шкале Глисона. При этом точность дифференциальной диагностики составила 100 процентов».
По словам разработчиков – сотрудников лаборатории биофотоники, по мере накопления данных модель сможет проводить оценку опухоли по всей шкале Глисона, после чего новый инструмент можно внедрять в клиническую практику. Как отмечает Юрий Кистенев, подход является универсальным. Его уже опробовали в диагностике меланомы. При наличии достаточного количества обучающего материала (образцов с нормой и патологией) модель можно обучить диагностике и других онкозаболеваний.
Источник: Томский обзор
Фото: ТГУ
