Неожиданный результат: ИИ диагностирует опухоли мозга быстрее врачей

Ранее точная идентификация опухолей центральной нервной системы требовала сложных и длительных молекулярных исследований, таких как анализ метилирования ДНК — «золотого стандарта» в этой области. Эти тесты не только дороги и требуют специализированных лабораторий, но и могли занимать до двух недель, что было недоступно для многих регионов мира, ограничивая своевременное лечение.

На этом фоне команда исследователей из Немецкого онкологического центра (DKFZ) и Гейдельбергского университета, включая Морица Герстунга и Феликса Зама, разработала решение. Они создали систему искусственного интеллекта под названием Hetairos, целью которой было предсказать молекулярный подтип опухоли, используя только обычные гистологические срезы тканей.

Для обучения Hetairos было использовано более 11 000 цифровых срезов тканей, полученных от 9 606 пациентов из одиннадцати медицинских центров на четырех континентах. Все эти данные были подтверждены молекулярной диагностикой, что позволило ИИ научиться распознавать связи между структурой ткани и генетическим типом новообразования. В результате Hetairos научился различать 102 молекулярных подтипа опухолей, охватывая почти весь современный спектр классификации ВОЗ.

Hetairos не только выдает диагноз, но и оценивает собственную уверенность в нем. Приблизительно в 50–70% случаев точность системы достигает 87–88%. Даже в ситуациях, когда ИИ «сомневается», он существенно сужает круг возможных диагнозов, предоставляя врачам лишь несколько наиболее вероятных вариантов вместо сотен. Эта способность позволяет значительно ускорить принятие решений и выбор дальнейших диагностических тестов.

В прямом сравнении с опытными нейропатологами система показала впечатляющие результаты. В тесте на 210 случаях Hetairos достиг 68% точности, тогда как специалисты в среднем — около 30%. При рассмотрении трех наиболее вероятных диагнозов ИИ набрал 84%, а врачи — около 50%. Система особенно хорошо выявила тонкие морфологические особенности, которые трудно заметить даже опытным специалистам.

Ключевое преимущество Hetairos заключается в скорости: диагностика занимает примерно 12 минут после оцифровки образца. Это значительно быстрее традиционного молекулярного анализа, который длится около 12 дней. Хотя с подготовкой материала полный цикл может занимать до двух дней, это все равно радикальное ускорение диагностического процесса.

Разработчики подчеркивают, что Hetairos не предназначен для замены врачей, а является инструментом поддержки и ускорения диагностики. Система будет особенно полезна там, где недостаточно материала для генетических тестов, результаты молекулярной диагностики неоднозначны или отсутствуют дорогие лаборатории. Она работает со стандартными гистологическими образцами, используемыми во всем мире, предоставляя врачам возможность понять основу диагноза ИИ и определить участки для дальнейших исследований.

Помимо Hetairos, существуют и другие инициативы в области искусственного интеллекта в медицине. Например, EurekAlert! сообщает, что OpenAI запустила программу биозащиты на основе GPT-Rosalind. Эта специализированная модель ИИ предназначена для исследований в области наук о жизни, чтобы поддержать национальную безопасность и здравоохранение путем раннего выявления угроз, моделирования распространения болезней, планирования мер реагирования и ускорения разработки медицинских средств противодействия.

«Исследование показывает, что искусственный интеллект способен получать молекулярную информацию непосредственно из обычных срезов тканей и таким образом фундаментально изменять диагностику рака», — отметил Даруй Цзинь, один из ведущих авторов исследования Hetairos.

«Мы разработали Hetairos главным образом как инструмент для поддержки диагностики. Он не предназначен для замены молекулярного анализа, а скорее для его целенаправленного дополнения и ускорения. Эта технология может внести важный вклад, особенно в странах или регионах с ограниченными ресурсами, поскольку она базируется на стандартных срезах тканей, используемых во всем мире», — пояснил нейропатолог Феликс Зам.

Несмотря на то, что Hetairos еще нуждается в дальнейших усовершенствованиях, особенно в случаях редких опухолей, его потенциал уже сейчас демонстрирует, что сочетание цифровой патологии и искусственного интеллекта может сделать диагностику рака мозга значительно быстрее и точнее во всем мире, открывая новую эру в медицине.