Обучить машину и показать всем опухоль: как шагнула вперед диагностика онкологических заболеваний
Ученый Волчков раскрыл секреты новых технологий, которые помогают выявить рак
:format(webp)/YXJ0aWNsZXMvaW1hZ2UvMjAyMy82LzQ1Njc2NDUzNC5wbmc.webp)
Фото: [freepik.com]
В области диагностики онкологических заболеваний на помощь человеку могут прийти машины, но для этого их необходимо обучить требуемым навыкам.
Руководитель лаборатории геномной инженерии МФТИ Павел Волчков рассказал, что ученые создают базу для обучения компьютеров. Также ученые Физтеха достигли значительного прогресса в области создания диагностических систем на основе особой технологии, о которой мы расскажем в нашем тексте.
На вес золота
По словам собеседника, сейчас при диагностировании у больного опухоли, обычно при помощи УЗИ, МРТ или КТ, ее удаляют и направляют на гистологию к патоморфологам. Они дают свое заключение, доброкачественная она или злокачественная, каково ее происхождение, метастазирует ли она и так далее.
«Такое положение существует не только в России, но и в большинстве самых развитых стран мира. В основном используют специальное окрашивание. Затем эксперт смотрит через микроскоп на окрашенный срез опухоли и делает заключение. В результате больному назначают дополнительную превентивную терапию. Но, к сожалению, это не очень точный метод, хотя морфологи выжали из него максимум», — рассказал Волчков корреспонденту интернет-издания «Подмосковье сегодня».
:format(webp)/YXJ0aWNsZXMvaW1hZ2UvMjAyMy82L3ZvbGNoa292X29rS0Y5TlcuanBn.webp)
Фото: [Павел Волчков]
Собеседник пояснил, что здесь требуются хорошие патоморфологи. По этой причине они ценятся на вес золота. Настоящим специалистом в этой области можно стать только после 30-40 лет работы.
Но в наше время ученым приходят на помощь цифровые решения, которые помогают обучать машины для постановки диагноза.
«Слайды оцифровываются, сканируется описание, все это можно послать в облако. Таким образом, данные могут посмотреть неограниченное количество врачей и дать свои заключения. То есть цифровизация привела к тому, что человек может оперативно показать свою опухоль нескольким экспертам. К тому же эта информация может послужить для машинного обучения», — подчеркнул Волчков.
Таким образом, в скором будущем машины смогут если не заменить врачей, которые должны учиться по 20-40 лет, то как минимум помочь им в постановке диагнозов. Система распознавания образов позволит это делать более оперативно и с меньшим количеством ошибок.
Более точный метод
Параллельно развиваются и другие технологии определения видов опухолей. В частности, транскриптомика одиночных клеток. Метод позволяет персонализировать каждую опухоль, гораздо более точно поставить диагноз и, как следствие, более точно назначать терапию — сделать ее более персонализированной, потому что она будет подбираться под конкретные параметры опухоли.
«Если гистологическое окрашивание позволяет увидеть только какой-то градиент морфологии опухоли, то пространственная транскриптомика позволяет фактически каждую точку на слайде разрешить на высочайшем уровне. То есть это получается двадцатипятитысячное пространственное измерение», — поясняет ученый.
Собрать базу данных
Как рассказал Павел Волчков, сейчас ученые собирают достаточно большое количество примеров различных опухолей. Начали они с опухолей эндокринной природы. Это, к примеру, различные опухоли надпочечников — аденокарциномы, феохромоцитомы, а также щитовидной железы.
«Сейчас мы интенсивно работаем совместно с МКНЦ имени Логинова, накапливаем базу. Чем она больше, тем больше данных для обучения машинной системы. Научные исследования постепенно трансформируются в реальные продукты», — подчеркнул Волчков.
Собеседник пояснил, что технологии определения опухоли очень дорогие. Их базовые компоненты преимущественно американского производства, инструменты и реагенты перестают поставлять на российский рынок. Поэтому ученые переходят на технологии из более дружественных стран, например, Китая.
Сейчас они планируют начать работать по аналогичным технологиям, которые поставляют китайские компании, в частности BGI Group.
«Говорить о том, когда эти новые технологии придут в наши клиники и рутинную работу онкологов, можно только тогда, когда они будут стоить приемлемых денег. Все-таки система здравоохранения требует экономически целесообразных решений», — резюмировал эксперт.
Ранее мы писали, что ученые из Долгопрудного разрабатывают средство от рака.