01
А
Астрономия
02
Б
Биология
03
Г
Гуманитарные науки
04
М
Математика и CS
05
Мд
Медицина
06
Нз
Науки о Земле
07
С
Сельское хозяйство
08
Т
Технические науки
09
Ф
Физика
10
Х
Химия и науки о материалах
Медицина
15 февраля

Искусственный интеллект научили предсказывать выживаемость пациенток с раком яичника

Nephron/Wikimedia Commons/Mike MacKenzie/Flickr/Indicator.Ru

Программа, созданная исследователями Имперского колледжа Лондона и Мельбурнского университета, смогла прогнозировать срок жизни пациенток с раком яичников точнее современных методов. Она также может предсказать, какое лечение будет наиболее эффективным для пациенток после постановки диагноза. Статья ученых опубликована в журнале Nature Communications.

Рак яичников является шестым по распространенности раком у женщин и обычно поражает их после менопаузы. В Великобритании ежегодно регистрируется 6000 новых случаев рака яичников, но долгосрочная выживаемость составляет всего 35-40 %, поскольку заболевание часто диагностируется на поздней стадии, когда заметны такие симптомы, как вздутие живота. Раннее выявление заболевания может улучшить показатели выживаемости.

«Долгосрочная выживаемость пациенток с запущенным раком яичников является низкой, несмотря на успехи, достигнутые в лечении онкологических заболеваний. Существует острая необходимость в поиске новых способов лечения. Наша технология способна дать медикам более подробную и точную информацию о том, как пациентки могут реагировать на различные виды терапии, что позволит им принимать более точные и правильные решения», — говорит Эрик Абоагье, ведущий автор исследования, профессор фармакологии рака и молекулярной визуализации в Имперском колледже Лондона.

Исследователи предполагают, что новая технология поможет врачам быстрее назначать пациенткам лучшие методы лечения и открыть путь персонализированной медицине. Они надеются, что эта технология может быть использована для разделения больных раком яичников на группы, основанные на тонких различиях в структуре их опухолей при КТ-сканировании.

Врачи диагностируют рак яичников несколькими способами, включая анализ крови, чтобы найти белок под названием CA125 (признак рака), и последующую компьютерную томографию, которая позволяет создать детальные снимки опухоли яичника. Это помогает врачам понять, как далеко зашло заболевание. Тем не менее, сканы не могут дать врачам детальное представление о вероятном эффекте терапевтического вмешательства.

В новой работе исследователи для выявления агрессивности опухолей использовали математический программный инструмент под названием TEXLab при компьютерной томографии в образцах тканей 364 женщин с раком яичников в период между 2004 и 2015 годами. Программное обеспечение проверило четыре биологических характеристики опухолей, которые значительно влияют на общую выживаемость — структуру, форму, размер и генетический состав, чтобы составить прогноз пациенток. Компьютер также формировал оценку, известную как радиомный прогностический вектор (RPV), которая показывает степень тяжести заболевания от легкой до тяжелой.

Исследователи сравнили результаты с анализами крови и текущими прогностическими показателями, которые врачи использовали для оценки выживаемости. Они обнаружили, что программное обеспечение было в четыре раза более точным для прогнозирования смертей от рака яичников, чем стандартные методы. Команда также обнаружила, что у пяти процентов пациенток с высокими показателями RPV выживаемость была менее двух лет. Высокое RPV также было связано с резистентностью к химиотерапии и плохими хирургическими результатами, и это позволяет предположить, что RPV можно использовать в качестве потенциального биомаркера для прогнозирования реакции пациенток на лечение.

Понравился материал? Добавьте Indicator.Ru в «Мои источники» Яндекс.Новостей и читайте нас чаще.

Комментарии

Все комментарии
Обсуждаемое