Модели ИИ на основе машинного обучения позволяют проводить высокоточную диагностику одной из самых агрессивных опухолей головного мозга — глиомы. Система определяет подтип опухоли, прогнозирует выживаемость пациента и в перспективе будет помогать при выборе тактики лечения. Разработка ученых из Университета Лобачевского описана в статье, опубликованной в специальном выпуске журнала Cancers.
Классическая диагностика глиом не всегда позволяет быстро и точно определить тип опухоли. Гистологические исследования и поиск отдельных мутаций показывают противоречивые результаты, и из-за неоднородности глиом даже МРТ может не дать необходимой информацию. Новый инструмент оценивает опухоль на основе данных транскриптомного анализа, при котором видно, какие гены «включены», а какие «выключены», и можно оценить уровень активности этих генов у конкретного пациента.
Диагностика проводится по активности 13 ключевых генов, связанных с тремя основными подтипами глиом: астроцитомой, олигодендроглиомой и глиобластомой. Многие модели ИИ работают по принципу «черного ящика», не позволяя врачам понять логику принятия решений. Авторы новой работы использовали подход объяснимого искусственного интеллекта (Explainable AI, XAI). Благодаря дополнительным алгоритмам система показывает, как именно уровень экспрессии каждого из 13 значимых генов повлиял на прогноз модели.
Система определит подтип глиомы и позволит врачу подобрать нужный метод лечения. Специалист может перепроверить решение нейросети, согласиться или не согласиться с ним, а также провести дополнительные исследования. Сегодня разработка может применяться прежде всего для лабораторных научных исследований, а в будущем на ее основе планируется создать клинические тест-системы для оценки уровня экспрессии генов, что позволит ставить точные диагнозы в короткие сроки.
