Новое программное обеспечение может анализировать изображения опухолей, классифицировать типы рака и даже идентифицировать гены, которые приводят к аномальному росту клеток.
Исследование, проведенное исследователями Университета Нью-Йорка и опубликованное в Nature Medicine, показало, что искусственный интеллект или программа машинного обучения может на 97% определить разницу между аденокарциномой и плоскоклеточным раком.
Программа также может определить, присутствуют ли в клетках версии генов, связанных с раком легких, с точностью до 86 процентов. Такие генетические мутации не только вызывают аномальный рост клеток, но также могут изменять их форму и взаимодействие с окружением.
Определение того, какие гены изменяются в каждой опухоли, стало важным для использования целевой терапии, которая работает только против раковых клеток с определенными мутациями. Известно, что около 20 процентов пациентов с аденокарциномой имеют мутации в рецепторе гена эпидермального фактора роста или EGFR. Но результатов генетических анализов, используемых в настоящее время для подтверждения наличия мутаций, приходится ждать не одну неделю.
В текущем исследовании группа ученых разработала статистические методы, которые дали программе возможность «учиться» тому, как лучше справляться с задачей. Такие программы выстраивают правила и математические модели, которые позволяют принимать решения на основе приведенных примеров данных, при этом программа становится «умнее» по мере увеличения объема данных. Новые подходы к искусственному интеллекту используют все более сложные схемы для обработки информации.
Команда проанализировала изображения слайдов, полученных из Атласа ракового генома. Исследователи оценили, насколько хорошо может быть обучена программа, чтобы автоматически классифицировать нормальную и больную ткани.
Исследование также показало, что около половины небольшого процента опухолевых образов, классифицированных по программе искусственного разума, были неправильно распознаны специалистами, что подчеркивает сложность различия двух типов рака легких.
«Благодаря исследованию мы можем улучшить точность диагноза и показать, что искусственный интеллект может обнаружить ранее неизвестные закономерности в видимых чертах раковых клеток и окружающих их тканей, – говорит соавтор Наргес Разавьян, доцент кафедры радиологии и здравоохранения. – Соединение данных и вычислительной техники создает беспрецедентные возможности для улучшения практики и науки о медицине».
Команда планирует улучшить программу с данными до тех пор, пока она не сможет определить с более чем 90-процентной точностью, какие гены мутируют в раке, и тогда ученые обратятся к правительственным органам, чтобы использовать эту технологию на других формах рака и клинически.
Источник: https://www.sciencedaily.com/releases/2018/09/180917111642.htm