Ученые Сеченовского Университета и НовГУ им. Ярослава Мудрого создали нейросеть для выявления лимфоваскулярной инвазии в образцах ткани легких при аденокарциноме. Разработка, которая позволит быстрее и точнее определять риски развития метастазов и при необходимости менять схему терапии, описана в статье, опубликованной в Journal of Pathology Informatics.
При лимфоваскулярной инвазии раковые клетки выявляются внутри кровеносных или лимфатических сосудов. Инвазия является одним из неблагоприятных прогностических факторов течения заболевания, ведь если опухоль прорастает в сосуды, оттуда она может распространиться дальше и образовать метастазы. Поэтому важно выявлять участки инвазии до того, как опухолевые клетки попали в кровоток. Однако специалисты могут по-разному интерпретировать гистологические данные, и есть риск не заметить инвазию вовремя.
Авторы новой работы отмечают, что их целью было создание системы для автоматической оценки инвазии, которая поможет врачам-патологоанатомам получать более объективные и точные результаты. Ядром системы стала нейросеть, обученная на 162 гистосканах, содержащих 8212 размеченных патологоанатомами сосудов. Искусственный интеллект оказался способен идентифицировать кровеносные сосуды и инвазию опухоли в них с точностью выше 95%. Кроме того, ученые проверили, позволит ли такой подход ускорить выявление регионов инвазии в условиях пилотного эксперимента. Как выяснилось, использование системы позволяет сократить время анализа в среднем на 17%, а в самых сложных случаях — на 20%.
Исследователи планируют повысить точность и эффективность нейросети, обучить ее работе с сосудами других органов, сопоставлению лимфоваскулярной инвазии с другими прогностическими факторами, а также созданию мультимодальной прогностической модели. В перспективе они надеются создать автоматизированный сервис, который можно будет интегрировать в медицинские информационные системы.
