Без лишних анализов: ИИ экономит время онкологов и жизни пациентов
Онкологи тратят недели на генетические тесты — но ИИ предлагает решение, которое ускорит процесс в разы.
Исследователи из Медицинской школы Маунт-Синай, Онкологического центра Memorial Sloan Kettering и их коллеги обнаружили, что искусственный интеллект (ИИ) может помочь врачам быстрее и точнее подбирать лечение для пациентов с раком легких. Результаты опубликованы в издании Nature Medicine.
Обычно для выбора терапии проводят генетический анализ опухоли — ищут мутации, которые подскажут, какие препараты сработают лучше. Но такие тесты дорогие, требуют времени, а в некоторых клиниках их вообще нет. Ученые задались вопросом: можно ли предсказать мутации по стандартным образцам тканей, которые уже есть у каждого пациента?
Они обучили ИИ на тысячах снимков опухолей, окрашенных гематоксилином и эозином — это классический метод, который используют патологи для диагностики. Алгоритм научился находить мутации в гене EGFR, которые часто встречаются при аденокарциноме легкого. Именно они делают опухоль чувствительной к таргетным препаратам.
Чтобы проверить, насколько ИИ точен, его запустили в «тихом режиме» — он анализировал реальные образцы пациентов в Memorial Sloan Kettering, но врачи не видели его прогнозов. Оказалось, что алгоритм может сократить необходимость в срочных генетических тестах на 40%.
Это не замена лабораторным анализам, но способ быстрее выделить пациентов, которым нужны дополнительные исследования, — говорит Габриэле Кампанелла, ведущий автор работы.
Сейчас команда расширяет испытания и планирует научить ИИ находить и другие биомаркеры. В будущем это может ускорить диагностику не только в крупных центрах, но и там, где генетические тесты недоступны.
Главный плюс исследования — экономия времени и ресурсов. Если ИИ сможет быстро отсеивать пациентов с высокой вероятностью мутаций, это разгрузит лаборатории и ускорит назначение терапии. Особенно важно это для регионов, где нет доступа к сложным тестам. Кроме того, алгоритм может обнаруживать скрытые закономерности, которые человек не видит, — это шанс открыть новые маркеры для персонализированного лечения.
Исследование проводили на данных из крупных медцентров — возможно, в менее оснащенных клиниках точность ИИ будет ниже. Также пока неясно, как алгоритм поведет себя с редкими мутациями или нетипичными случаями. Без клинических испытаний с участием тысяч пациентов рано говорить о массовом внедрении.
Ранее ученые сообщили, почему перестает работать противораковая терапия.
