Используя искусственный интеллект (ИИ), исследователи из Юго-Западного штата Калифорния разработали способ точно предсказать, какие виды рака кожи являются высокометастатическими. Результаты, опубликованные в июльской обложке журнала Cell Systems , показывают, что инструменты на основе искусственного интеллекта могут революционизировать патологию рака и множества других заболеваний.
«Теперь у нас есть общая структура, которая позволяет нам брать образцы тканей и прогнозировать механизмы внутри клеток, которые вызывают болезнь, механизмы, которые в настоящее время недоступны никаким другим способом», - сказал руководитель исследования Гауденц Данузер, доктор философии, профессор и председатель Лида Хилл Отдел биоинформатики UTSW.
Доктор Данузер объяснил, что технологии искусственного интеллекта значительно продвинулись вперед за последние несколько лет, благодаря методам, основанным на глубоком обучении, которые позволяют различать мельчайшие различия в изображениях, которые, по сути, невидимы для человеческого глаза. Исследователи предложили использовать эту скрытую информацию для поиска различий в характеристиках заболевания, которые могут дать представление о прогнозах или руководящих принципах лечения. Однако, по его словам, различия, выделяемые ИИ, обычно не поддаются интерпретации с точки зрения конкретных клеточных характеристик - недостаток, из-за которого ИИ трудно продавать для клинического использования .
Чтобы преодолеть эту проблему, доктор Данузер и его коллеги использовали ИИ для поиска различий между изображениями клеток меланомы с высоким и низким метастатическим потенциалом (характеристика, которая может означать жизнь или смерть для пациентов с раком кожи), а затем проанализировали свои выводы. чтобы выяснить, какие особенности этих изображений были причиной различий.
Используя образцы опухолей семи пациентов и имеющуюся информацию о прогрессировании их заболевания , включая метастазы, исследователи сняли на видео около 12000 случайных клеток, живущих в чашках Петри, создав около 1700000 необработанных изображений. Затем исследователи использовали алгоритм ИИ, чтобы извлечь из этих изображений 56 различных абстрактных числовых характеристик.
Доктор Данузер и его коллеги обнаружили одну особенность, позволяющую точно различать клетки с высоким и низким метастатическим потенциалом. Манипулируя этой абстрактной числовой характеристикой, они создавали искусственные изображения, которые преувеличивали видимые характеристики, присущие метастазам, которые человеческий глаз не может обнаружить, добавил он. Высокометастатические клетки производили немного больше псевдоподиальных расширений - типа пальцевидных выступов - и имели повышенное рассеяние света, эффект, который может быть связан с тонкими перестройками клеточных органелл.
Чтобы еще раз доказать полезность этого инструмента, исследователи сначала классифицировали метастатический потенциал клеток меланомы человека, которые замораживали и культивировали в чашках Петри в течение 30 лет, а затем имплантировали их мышам. Те, которые, по прогнозам, являются высокометастатическими, образованными опухолями, которые легко распространяются среди животных, в то время как те, у которых прогнозируется низкий метастатический потенциал, распространяются мало или не распространяются вовсе.
Доктор Данузер, профессор клеточной биологии в Юго-Западном Университете штата Калифорния, отметил, что этот метод требует дальнейшего изучения, прежде чем он станет частью клинической помощи. Но со временем, добавил он, можно будет использовать ИИ, чтобы различать важные признаки рака и других заболеваний.
