Искусственный интеллект научили предсказывать выживаемость пациенток с раком яичника

Программа, созданная исследователями Имперского колледжа Лондона и Мельбурнского университета, смогла предсказать срок жизни пациенток с раком яичников точнее современных методов. Она также может предсказать, какое лечение будет наиболее эффективным для пациентов после постановки диагноза. Статья ученых опубликована в журнале Nature Communications. Рак яичников является шестым по распространенности раком у женщин и обычно поражает их после менопаузы. В Великобритании ежегодно регистрируется 6000 новых случаев рака яичников, но долгосрочная выживаемость составляет всего 35-40 %, так как заболевание часто диагностируется на более поздней стадии, когда заметны такие симптомы, как вздутие живота. Раннее выявление заболевания может улучшить показатели выживаемости. «Долгосрочная выживаемость пациентов с запущенным раком яичников является низкой, несмотря на достижения, достигнутые в лечении онкологических заболеваний. Существует острая необходимость в поиске новых способов лечения. Наша технология способна дать медикам более подробную и точную информацию о том, как пациенты могут реагировать на различные виды терапии, что позволит им принимать более точные и правильные решения», — говорит Эрик Абоагье, ведущий автор исследования, профессор фармакологии рака и молекулярной визуализации в Имперском колледже Лондона. Исследователи говорят, что эта новая технология может помочь врачам быстрее назначать пациентам лучшие методы лечения и открыть путь персонализированной медицине. Они надеются, что эта технология может быть использована для разделения больных раком яичников на группы, основанные на тонких различиях в структуре их опухолей при КТ-сканировании. Врачи диагностируют рак яичников несколькими способами, включая анализ крови, чтобы найти белок под названием CA125 — признак рака — и последующую компьютерную томографию, которая позволяет создать детальные снимки опухоли яичника. Это помогает врачам знать, как далеко зашло заболевание. Тем не менее, сканы не могут дать врачам детальное представление о вероятном эффекте терапевтического вмешательства. В новой работе исследователи использовали математический программный инструмент под названием TEXLab для выявления агрессивности опухолей при компьютерной томографии и образцах тканей 364 женщин с раком яичников в период между 2004 и 2015 годами. Программное обеспечение проверило четыре биологических характеристики опухолей, которые значительно влияют на общую выживаемость — структуру, форму, размер и генетический состав — чтобы составить прогноз пациентов. Компьютер также формировал оценку, известную как «Радиомный прогностический вектор» (RPV), которая показывает степень тяжести заболевания, от легкой до тяжелой степени. Исследователи сравнили результаты с анализами крови и текущими прогностическими показателями, которые врачи использовали для оценки выживаемости. Они обнаружили, что программное обеспечение было в четыре раза более точным для прогнозирования смертей от рака яичников, чем стандартные методы. Команда также обнаружила, что у пяти процентов пациентов с высокими показателями RPV выживаемость была менее двух лет. Высокое RPV также было связано с резистентностью к химиотерапии и плохими хирургическими результатами, что позволяет предположить, что RPV можно использовать в качестве потенциального биомаркера для прогнозирования реакции пациентов на лечение. Понравился материал? Добавьте Indicator.Ru в «Мои источники» Яндекс.Новостей и читайте нас чаще.