AI допоможе дослідникам MGH виявити пацієнтів з меланомою, які мають високий ризик рецидиву раку
Американські дослідники розробили програму прогнозування ймовірності рецидиву меланоми, що було схвалено національними інститутами охорони здоров'я та ін. організаціями
Дослідники Массачусетської загальної лікарні (MGH) на основі штучного інтелекту (ШІ) розробили методику визначення серед пацієнтів з меланомою тих, кому загрожує рецидив. Особливістю цього методу є те, що він працює навіть на ранніх стадіях, а також після лікування пацієнтів, повідомив Science Daily 31 Жовтня 2022 року.
Меланома-це агресивна злоякісна пухлина, Рак шкіри. Воно вражає, власне, шкірний покрив, слизові оболонки, може поширитися і на сітківку ока. Меланому важко "вивести", для цього захворювання характерні часті рецидиви і, як наслідок, метастазування. Меланома прогресує стрімко і безсимптомно, виникає з меланоцитів, клітин, що містять пігмент меланін.
Більшість смертей від меланоми трапляються у пацієнтів, у яких спочатку діагностували ранню стадію, а потім рецидивували. З огляду на безсимптомність захворювання, рецидив» тихо " поширюється, може дати метастази, і тоді лікування ризикує не принести результатів.
Загальна лікарня штату Массачусетс (MGH) – американська клінічна лікарня в Бостоні, яка є університетською клінікою Гарвардської медичної школи. Група під керівництвом дослідників з MGH розробила програму прогнозування ймовірності рецидиву меланоми на основі машинного навчання, надавши штучному інтелекту базу даних з відповідною корисною інформацією. Результати дослідження виставлені на загальний огляд в американському науковому журналі Precision Oncology.
Згідно зі статистикою, пацієнтам, у яких діагностовано рання стадія онкологічного захворювання, проводять операцію з видалення меланоми. Однак може статися рецидив, який не виявляється вчасно, оскільки пухлина розвивається стрімкіше. На пізніх стадіях меланоми пацієнти отримують більш "агресивне" лікування, що має серйозні побічні явища. Якщо відразу виявити у пацієнта підвищений ризик рецидиву, то можна розробити більш ефективне лікування.
Євген Семенов, доктор медичних наук, науковий співробітник відділу дерматології MGH також є провідним автором дослідження. Він дотримується думки, що»існує нагальна потреба у розробці допоміжних засобів для виявлення пацієнтів з високим ризиком рецидиву, для яких переваги інгібіторів імунної контрольної точки виправдовують підвищений рівень патологічних та потенційно смертельних імунологічних побічних ефектів, що спостерігаються при використанні цього терапевтичного класу".
Щоб досягти поставлених цілей, Євген Семенов очолив групу дослідників з різних інститутів і організацій, щоб протестувати ефективність алгоритмів ШІ. Серед співавторів з боку представників системи охорони Здоров'я Mass General Brigham (MGB) виступили: Ахмад Раджі, Майкл р. Коллієр, Мін сік Чой, Муначімсо Амадіфе, Кімберлі Тан, Шицзя Чжан, Джордан Філліпс, Нора а. Олександр та ін.
Штучному інтелекту спочатку надали базу даних медичних карт пацієнтів, в яких містилася маса інформації про різні стадії меланоми, а також її рецидиву. Таким чином, команді вдалося зібрати інформацію про 1720 випадків діагностики меланоми ранньої стадії: 1172 з MGB та 548 з Інституту раку Дана-Фарбер (dfci).
На основі отриманої статистики вдалося виявити 36 основоположних клінічних і патологічних ознак, які допомагають визначити рівень ризику рецидиву, що стало можливим завдяки алгоритму машинного навчання. Алгоритми були розроблені та перевірені за участю MGB та DFCI, які також надавали інформацію про існуючих пацієнтів. Важливими елементами прогностичних ознак відзначені товщина пухлини і швидкість поділу ракових клітин.
Євген Семенов стверджує: «Наша комплексна платформа прогнозування, яка використовує алгоритми машинного навчання, досягла високого рівня класифікації та точності. Результати очевидні: ШІ здатний ідентифікувати сигнали від зібраних клінічних ознак, щоб назвати пацієнтів, яким може допомогти імунотерапія».
Проект під назвою «прогнозування рецидиву меланоми на ранній стадії з використанням клінічних та гістопатологічних ознак» підтримується Альянсом досліджень меланоми, Національним інститутом охорони здоров'я, Міністерством оборони та Фондом дерматології.
Наша команда закликає читачів не нехтувати своїм здоров'ям і частіше обстежуватися. Будь-які недуги набагато ефективніше лікуються на ранніх стадіях, причому, в лічені дні. Якщо ви підозрюєте "недобре", не пускайте хвороба на самоплив.
