Как в Сеченовском Университете обучают нейросети находить опухолевые клетки при раке легкого
Специалисты лаборатории цифрового микроскопического анализа Первого МГМУ Минздрава РФ совместно с учеными Новгородского государственного университета имени Ярослава Мудрого разрабатывают алгоритм, который позволит искусственному интеллекту выявлять в гистологических срезах пациентов с раком легких сосуды с опухолевыми клетками.
В перспективе это научное решение уменьшит нагрузку на патоморфологов и минимизирует ошибки при выявлении метастазов.
«Наличие сосудистой инвазии при раке легкого, когда опухолевые клетки выходят за пределы первичного очага, прорастают через стенки лимфатических и кровеносных сосудов, повышает риск возникновения отдаленных метастазов и негативно влияет на общую выживаемость. Если в гистологических срезах обнаружены такие участки, то после операции могут потребоваться дополнительные методы лечения, например лучевая терапия. Однако поиск таких участков — непростая задача из-за высокой загруженности патоморфологов», — объяснила младший научный сотрудник лаборатории цифрового микроскопического анализа Анна Тимакова.
Чтобы облегчить работу патоморфологам и свести к минимуму количество ошибок при постановке диагноза из-за человеческого фактора, научная группа лаборатории решила привлечь к поиску сосудистой инвазии искусственный интеллект.
Ученые уже разметили около 200 сканов микропрепаратов — определили в гистологическом материале все сосуды, разграничили сосуды с участком инвазии и без него и обучили модель находить сосуды на скан-изображениях гистологических препаратов. Чувствительность метода уже сейчас составляет 75–80 процентов. Дальнейшая задача ученых — продолжить разметку скан-изображений микропрепаратов и обучить искусственный интеллект находить сосуды с участком инвазии.
Уже до конца этого года ученые представят данные о специфичности и чувствительности метода в рамках внутреннего датасета. А в следующем году модель протестируют на внешних массивах данных и проверят на реальных пациентах. Статья научной группы лаборатории, посвященная использованию методов машинного обучения для автоматизированного определения кровеносных сосудов в различных органах, была опубликована в журнале Biomolecules.
