Заболевание, о котором мало кто слышал: как можно диагностировать рак носа
Хотя опухоли в полости носа и околоносовых пазух ограничены небольшим пространством, они все еще будут сильно угрожать здоровью человека. Так как они часто не имеют какой-либо конкретной картины или внешнего вида, их трудно диагностировать: особенно это относится к так называемым синоназальным недифференцированным карциномам (SNUC). Теперь же группа немецких ученых из Института патологии LMU, университетской больницы Шарите и Немецкого онкологического консорциума достигла значительного улучшения диагностики с помощью технологий искусственного интеллекта (ИИ).
Диагностика рака
Ученые разработали ИИ-инструмент, который надежно различает опухоли на основе химических модификаций ДНК и относит SNUC (что доступные до сих пор методы не позволяли) к четырем четко определенным группам. Такой прорыв может открыть новые возможности для таргетной (узконаправленной) терапии.
Химические модификации ДНК играют жизненно важную роль в регуляции активности генов. Это включает метилирование ДНК, при котором к строительным блокам ДНК добавляется дополнительная метильная группа. В более ранних исследованиях ученые уже продемонстрировали, что характер метилирования генома специфичен для разных типов опухолей, поскольку его можно проследить до исходной клетки опухоли.
«На этом основании мы зарегистрировали образцы метилирования ДНК почти 400 опухолей в полости носа и околоносовых пазухах», — говорит Каппер. Благодаря обширному международному сотрудничеству исследователям удалось собрать большое количество образцов, несмотря на то, что эти опухоли встречаются редко и составляют лишь около 4% всех злокачественных опухолей в области носа и горла. Для анализа данных о метилировании ДНК исследователи разработали модель искусственного интеллекта, которая относит опухоли к разным классам.
Лечение рака
«Из-за больших объемов данных методы машинного обучения незаменимы», — говорит доктор Филипп Юрмейстер. «Чтобы действительно распознать закономерности, в нашем исследовании нам пришлось оценить несколько тысяч позиций метилирования». Так, выяснилось, что SNUC можно разделить на четыре группы, которые также различаются по дополнительным молекулярным характеристикам. Кроме того, результаты имеют клиническое значение, поскольку разные группы имеют разные прогнозы.
«Например, у одной группы на удивление хороший курс лечения, несмотря на то, что опухоли выглядят очень агрессивно под микроскопом», — говорит профессор Фредерик Клаушен, тоже участвовавший в исследовании. На основе молекулярных характеристик групп ученые также могут разработать новые целевые подходы к терапии в будущем.
А вы бы доверились диагнозу робота? Расскажите в комментариях, что вас смущает в технологиях искусственного интеллекта!