Исследователи из Австралийского национального университета (ANU) создали инновационный инструмент на базе искусственного интеллекта для быстрой и точной диагностики опухолей головного мозга. Научный сотрудник Дань-Тай Хоанг отметил, что точность классификации опухолей критически важна для успешного лечения пациентов.
«Существующим золотым стандартом для выявления опухолей головного мозга является профилирование метилирования ДНК, — рассказал Хоанг. — Метилирование ДНК контролирует активность генов, определяя, какие из них включаются, а какие выключаются. Однако этот метод требует нескольких недель для проведения тестирования, что неприемлемо в условиях, когда пациенты нуждаются в быстрых решениях».
Отсутствие подобных тестов в большинстве медицинских учреждений по всему миру стало серьёзным препятствием для диагностики. Чтобы решить эту проблему, учёные ANU в сотрудничестве с экспертами из Национального института рака США разработали модель DEPLOY, способную прогнозировать метилирование ДНК и классифицировать опухоли на 10 подтипов.
Модель была обучена и протестирована на данных более 4000 пациентов из США и Европы. Результаты оказались впечатляющими: DEPLOY достигла точности в 95%. Кроме того, при анализе сложных случаев, модель показала более высокую клиническую значимость, чем первоначальные диагнозы патологоанатомов.
«Это подчёркивает потенциал DEPLOY как дополнительного инструмента, который может быть использован для подтверждения или пересмотра диагнозов патологоанатомов», — отметил Хоанг.
Исследователи также рассматривают возможность применения DEPLOY для классификации других типов рака, что открывает новые перспективы в онкологии.
«Наша работа демонстрирует, как искусственный интеллект может улучшить диагностику и лечение опухолей головного мозга, предоставляя врачам более точные и своевременные данные», — заключил Хоанг.
Литература.
“Prediction of DNA methylation-based tumor types from histopathology in central nervous system tumors with deep learning” — Danh-Tai Hoang et al. Nature Medicine
