Компьютерная модель от учёных ТГУ научилась выявлять рак простаты с точностью 100 %

12.11.2019, 19:37
tvtomsk.ru
Поделиться:
ФОТО: tsu.ru

Ученые лаборатории биофотоники ТГУ 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. Компьютерную модель с помощью машинного обучения научили со стопроцентной точностью различать здоровые ткани и патологию.

Золотым стандартом диагностики онкозаболеваний является гистология, во время которой ткани, взятые у пациента, исследуются на наличие злокачественных изменений. Чтобы образцы можно было долго хранить, проводят их дегидратацию и заливают парафином. Затем специалисты делают тонкие срезы и исследуют эти «слайды» с помощью микроскопа.

«Обычно с образцами биопсии простаты работают несколько человек, после изучения срезов они выносят коллегиальное решение. 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 ее выявлять аномальные участки, используя такой инструмент, как терагерцовая спектроскопия»,
– говорит исполнительный директор Института биомедицины ТГУ Юрий Кистенев.

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. В процессе обучения компьютерную модель тренировали на образцах здоровой и пораженной 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»,
– рассказывает один из исполнителей проекта, аспирантка ТГУ Анастасия Князькова.

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.

Добавим, что работа, выполненная при поддержке Научного фонда ТГУ им. Д.И. Менделеева, является частью большого комплексного проекта РФФИ, в котором участвуют самые сильные научные центры РФ в области биофотоники: МГУ, ИТМО, СГУ, НГУ и Нижегородский государственный университет. Роль ТГУ в данном проекте заключается в создании методов машинного обучения для новых диагностических подходов, создаваемых всеми участниками проекта.

Нашли в тексте ошибку? Выделите её, нажмите Ctrl + Enter
ПРЕДЛОЖИТЬ НОВОСТЬ
54216
9
ЧИТАЙТЕ ТАКЖЕ

{{ inf.title }}

{{ inf.date1 }}, {{ inf.date2 }}
{{ inf.source }}
Поделиться:
{{ inf.photo_info }}
{{ inf.full_story }}
Нашли в тексте ошибку? Выделите её, нажмите Ctrl + Enter
ПРЕДЛОЖИТЬ НОВОСТЬ
ЧИТАЙТЕ ТАКЖЕ
Предложить новость:
Отправить
Предложить новость:
Ваше сообщение принято, благодарим за обращение!
Лента новостей
{{ news[0][1][0].date2 }}{{ news[0][1][0].title }}
{{ ( news[0][1][1] ) ? news[0][1][1].date2 : news[1][1][0].date2 }}{{ ( news[0][1][1] ) ? news[0][1][1].title : news[1][1][0].title }}
{{ n[0] | datetitle }}
{{ ln.date2 }}