Ученые из Калифорнийского университета (University of California) в Сан-Диего, разработали модель машинного обучения (Machine-Learning), которая изучает метаболиты пациента и их химические дескрипторы. По данным исследователей, модель точно классифицирует стадии рака мочевого пузыря у пациента. Результаты исследования опубликованы в журнале Metabolomics.
Актуальность проблемы
Более чем у 81 000 американцев был диагностирован рак мочевого пузыря в 2018 году, и из них более 17 000 умерли от этого заболевания, согласно статистике Американского общества рака (American Cancer Society).
«Цель данного исследования – уменьшить это число, и мы считаем, что модели машинного обучения могут помочь нам в этом», – сообщает соавтор исследования Валентина Кузнецова (Valentina Kouznetsova).
Когда у пациента проявляются ранние симптомы рака мочевого пузыря (например, кровь в моче, боль во время мочеиспускания и т. д.), обычно метод диагностики представляет собой болезненную инвазивную серию тестов.
Материалы и методы исследования
Используя вычислительные инструменты, ученые изучили пути, связанные с различными стадиями рака мочевого пузыря, которые можно использовать для диагностики и мониторинга прогрессирования рака. Исследователи обучили программное обеспечение – многослойный персептрон или MLP – с данными метаболитов мочи пациентов с различными стадиями заболевания. Каждый этап имеет свой профиль метаболитов.
«MLP анализирует химический дескриптор наборов метаболитов, связанных с каждой стадией рака, и создает AI-модели этих профилей», – пояснила Кузнецова.
Результаты научного исследования
«Многие ученые считают, что рак мочевого пузыря не излечивается полностью, поскольку пациенты не обращаются к специалистам своевременно, не уделяя должного внимания на опосредованные болевые сигналы тела и могут думать, что существуют менее опасные проблемы, вызывающие симптомы. Разработанная нами модель для диагностирования рака мочевого пузыря, использует метаболиты и соответствующие генетические образцы пациентов, чтобы определить, есть ли у пациента рак мочевого пузыря, и если да, то на какой стадии», – сообщает ведущий автор исследования Игорь Цигельный (Igor Tsigelny).
«Обладая 4,5 миллионами возможностей комбинировать около 300 одобренных FDA противораковых препаратов, разработанный метод диагностики нацеливается на множественные мутации рака одновременно и определяет наилучшее комбинированное лечение для каждого пациента», – резюмировал Игорь Цигельный.
Авторы другого исследования разработали новый тест для выявления рака мочевого пузыря.
