Исследователи Института онкологии Валь-д’Эброна (VHIO) разработали полностью автоматизированный инструмент для точного обнаружения и мониторинга опухолей печени, основанный на глубоких нейросетях. Этот инструмент, названный SALSA (System for Automatic Liver tumor Segmentation And detection), предназначен для работы с медицинскими изображениями, такими как компьютерная томография (КТ). Результаты работы опубликованы в журнале Cell Reports Medicine.
Медицинские изображения играют ключевую роль в обнаружении рака, планировании лечения и оценке реакции на терапию. Однако точное определение границ опухолей для анализа их объема представляет собой значительную проблему. Эта задача часто занимает много времени и подвержена вариативности в зависимости от наблюдателей, что создает определенные трудности в научных исследованиях и клинических приложениях, которые включают оценку заболевания по объему. Как отмечает Ракиель Перес-Лопес, ведущий автор исследования, «Эта задача не только занимает много времени, но и подвержена вариативности между разными наблюдателями».
Рак печени, в частности, гепатоцеллюлярная карцинома (ГЦК), часто диагностируется на поздних стадиях, что ограничивает возможности для лечения и приводит к неблагоприятному исходу. Кроме того, печень является распространенным органом для метастаз, которые исходят от других первичных видов рака, что также значительно влияет на исходы лечения.
Для решения этих клинических проблем исследователи из VHIO разработали SALSA, инструмент, использующий искусственный интеллект, который автоматически обнаруживает и выделяет опухоли печени, как первичные, так и метастатические. Для разработки и обучения SALSA была использована методика nnU-Net, а также данные, полученные из 1598 КТ-сканов, которые содержат 4908 опухолей печени.
Результаты исследования показали, что SALSA обеспечивает высокую точность в обнаружении рака и точной количественной оценке опухолевой нагрузки, превосходя как модели современного уровня, так и согласие между радиологами.
SALSA продемонстрировала высокую точность в обнаружении опухолей с точностью 99% на уровне пациента и почти 82% на уровне каждого отдельного поражения во внешней проверочной группе. Этот новый инструмент, основанный на глубоких нейросетях, продемонстрировал точную и автоматизированную идентификацию и выделение рака печени на КТ-изображениях, что значительно упрощает процесс количественной оценки опухолевой нагрузки. Это важный фактор для прогноза и лечения рака, и он не требует предварительных мануальных действий.
Преимущества использования SALSA заключаются в повышенной точности и возможностях для мониторинга лечения. Это позволяет не только более точно оценивать размеры опухолей, но и учитывает такие параметры, как плотность и текстура опухолевых тканей. SALSA может стать важным инструментом в индивидуализированном подходе к лечению, позволяя врачам более точно оценивать ответ на терапию и принимать более обоснованные решения относительно лечения.
Важным аспектом работы является использование биомаркеров на основе изображений, таких как объем опухоли, плотность и текстура, для оценки ответа на лечение. Эти технологии с применением искусственного интеллекта и машинного обучения стремительно развиваются, предоставляя более точные и персонализированные методы оценки терапии для каждого пациента.
Современные клинические критерии оценки ответа на лечение ограничены. Измерение диаметра опухоли проводится только в 2D-формате, без учета объема, а в случае метастазов оцениваются только два опухолевых образования на орган и максимум пять поражений у пациента. SALSA может быть полезна в управлении пациентами с раком печени, позволяя оценивать такие параметры, как общий объем опухоли, плотность или текстура, для оценки реакции на терапию и поддержки принятия терапевтических решений, что в итоге улучшает результаты для пациентов.
Таким образом SALSA может существенно улучшить диагностику рака печени, повысив точность оценки опухолевой нагрузки и обеспечив эффективный инструмент для контроля за прогрессом заболевания, что поможет в принятии более точных и своевременных решений для лечения пациентов.
Искусственный интеллект активно используется для улучшения диагностики и точности выявления опухолей, что открывает новые перспективы в лечении рака. Однако наряду с быстрым и точным обнаружением важна также разработка эффективных и менее вредных методов лечения, таких как новый щадящий препарат для химиотерапии, который работает избирательно, воздействуя в основном на раковые клетки. Об этом вы можете прочитать в этой статье.
