Патологическая модель на основе искусственного интеллекта  помогает глубже понять механизмы развития  рака

Цифровая трансформация патологии открывает новые возможности для диагностики рака. Современные методы искусственного интеллекта (ИИ) выходят далеко за рамки простой автоматизации: они позволяют извлекать ранее скрытую биологическую информацию из гистологических срезов тканей, полученных в рамках стандартной практики, что обеспечивает более глубокое понимание опухолевых заболеваний.

Группа исследователей из отделения патологии университетской больницы Кёльна разработала принципиально новый подход под названием SPARK (System of Pathology Agents for Research and Knowledge). Исследование под названием «Агентная структура для автономного научного открытия в онкологической патологии» было опубликовано в журнале Nature Medicine.

Традиционные подходы к искусственному интеллекту в основном сосредоточены на сегментации тканей или анализе отдельных клеток в микроокружении опухоли. Однако они часто достигают своих пределов — например, из-за ограниченной интерпретируемости или неприменимости к новым исследовательским вопросам. Агентная система искусственного интеллекта действует как «цифровой мозг». Она объединяет несколько специализированных алгоритмов в скоординированную систему, которая может автономно генерировать биологические гипотезы, улучшать их и преобразовывать в аналитические инструменты без необходимости переобучения моделей.

Использование языка в качестве универсального интерфейса обеспечивает гибкое и интуитивно понятное взаимодействие со сложными данными изображений. Это позволяет, например, проводить простые анализы на основе языка, такие как определение того, будет ли опухоль реагировать на иммунотерапию.

В ходе обширного анализа данных более чем 5400 пациентов из 18 независимых групп и пяти различных типов опухолей группа под руководством доктора Юрия Толкача, старшего врача Института патологии университетской больницы Кёльна, продемонстрировала, что SPARK выявляет клинически значимые и биологически обоснованные тканевые маркеры . Эти маркеры тесно связаны с течением заболевания, установленными патологическими параметрами и ответом на лечение.

Кроме того, система позволяет делать выводы на основе статических срезов тканей относительно временного развития опухолей и обеспечивает лучшее понимание механизмов, лежащих в основе прогрессирования опухолей.

«SPARK помогает уточнять диагнозы, более надежно классифицировать пациентов и принимать более точные решения о лечении. В частности, в области персонализированной онкологии появляется возможность более точно адаптировать лечение к индивидуальным биологическим характеристикам опухоли, тем самым улучшая результаты лечения», — говорит Толкач.

По словам исследователей, еще одним преимуществом SPARK является его доступность: благодаря специализированному интерактивному модульному пользовательскому интерфейсу врачи и исследователи могут разрабатывать аналитические подходы даже без каких-либо знаний в области программирования.

Несмотря на эти многообещающие результаты, для подтверждения всех преимуществ технологии необходима ее дальнейшая валидация в повседневной клинической практике. Все разработанные методы, параметры и результаты находятся в открытом доступе, чтобы активно стимулировать дальнейшую разработку со стороны академического сообщества.

«С помощью SPARK мы стремимся превратить патологию из преимущественно описательной дисциплины в науку, основанную на данных и прогнозировании, и тем самым внести значительный вклад в персонализированную медицину в онкологии», — говорит профессор Райнхард Бюттнер, директор Института общей патологии и патологической анатомии.

Игорь НАУМОВ