Искусственный интеллект и онкология

Мы привыкли к тому, что диагностика онкологических заболеваний всегда связана с анализами, биопсией тканей. Но, как правило, анализы проводятся уже в то время, когда рак находится на «зрелой» стадии. Что же касается скрининга на ранних этапах, то такие тесты дороги и трудоемки. Ситуацию может упростить использование виртуальных алгоритмов. Именно благодаря им недавно появился эффективный фармакологический метод избирательного уничтожения раковых клеток. Есть и другие разработки, помогающие не только диагностировать злокачественные изменения в тканях, но и предвидеть их заранее.

Так, швейцарская компания Sophia Genetics предложила методику, которая сравнивает ДНК пациента с масштабной базой генетических данных. Это поможет определить наличие у него генных мутаций, повышающих риск таких заболеваний, как рак легких, колоректальный рак, а также рак кожи и мозга.

В сущности, рак – это всего лишь изменения в строении клеток. Однако если таких измененных клеток становится слишком много, то орган, в котором они находятся, уже не способен полноценно выполнять свои функции.

К тому же процесс изменения имеет тенденцию к распространению. Если не предпринимать никаких мер, он может перекинуться и на соседние органы и ткани. Онкологические недуги потому и называют раком, что они буквально съедают организм.

Но отчего клетки меняют свою структуру? Это может происходить по разным причинам. Например, с возрастом накапливаются генетические «погрешности». Мутации может запустить какая-то болезнь, не имеющая прямого отношения к онкологии.

Например, тот же коронавирус, который вызывает воспалительные процессы. А рак нередко возникает именно на основе воспалений. Именно поэтому люди с онкологией так часто умирают, когда вирус попадает в их организм.

Также здоровые клетки могут начать видоизменяться после какого-то механического воздействия на ткани – ушиба, травмы, ожога и проч. Но считается, что риск рака существенно возрастает в тех случаях, если онкологическими заболеваниями страдали близкие родственники человека.

По мнению специалистов, причина этого – мутации ДНК, которые передаются из поколения в поколение. Болеть раком могут не все, у кого есть такая мутация. Поэтому проявления недуга порой застают пациентов врасплох.

Если же вы заранее будете знать, что у вас высока вероятность злокачественных изменений, то профилактика выявит проблему еще в зародыше. А помогут в этом специальные программы, которые проанализируют ваши гены на предмет соответствующего дефекта.

В Гданьском университете (Польша) действует проект KATY, основанный на системе персонализированной медицины и использовании искусственного интеллекта. Предполагается, что технология поможет медикам принимать более эффективные решения при лечении пациентов, страдающих раком почек.

А китайские исследователи разработали систему ML, которая поможет более точно интерпретировать медицинские данные при диагностике опухоли головного мозга. Как известно, нередко при образованиях в мозгу возникают сложности с диагностикой и лечением, так как непросто получить доступ к очагу опухоли и определить ее параметры.

Технологии искусственного интеллекта позволят более верно сегментировать опухоль и провести операцию, не задев лишних тканей.

Еще одна проблема связана с назначением онкологическим больным медикаментозного лечения. При этом зачастую возникает масса побочных эффектов. Бывает, что одни и те же препараты одному пациенту помогают, а другому – нет при абсолютно одинаковых диагнозах.

Компьютерный алгоритм, способный быстро обрабатывать огромные объемы данных с использованием математических моделей, может подобрать необходимые препараты, а также оптимизировать их дозировку и комбинации, учитывая индивидуальные показатели пациента.
Это может оказаться также полезным для прогнозирования результатов клинических испытаний.

Недавно специалисты из финских университетов Аалто, Хельсинки и Турку заявили, что ими разработана модель машинного обучения combo FM, способная предсказать механизмы разрушения раковых клеток различными комбинациями препаратов.

Результаты исследования были опубликованы в издании Nature Com­munications. Чтобы оценить эффективность разработки, ученые использовали данные о реакции на противоопухолевые препараты, которые содержались в ранее проведенном исследовании Nation Cancer Institute-ALMANAC.

Ряд препаратов в различных комбинациях и концентрациях тестировались на 60 клеточных линиях, полученных из девяти типов биологических тканей. Были проведены сотни тысяч измерений реакций клеток на отдельные препараты и их сочетания. Как рассказал один из ведущих авторов проекта профессор Юхо Роусу, результаты, полученные с помощью созданной модели, оказались достаточно точны и надежны.

Что это дает? Дело в том, что экспериментальные исследования лекарственных средств – это весьма дорогое удовольствие. Обычно, прежде чем вывести какое-либо лекарство на рынок, его долго тестируют, в том числе на животных и на более поздних этапах – на пациентах-добровольцах.

Это не только требует значительных финансовых вложений, но и поднимает вопрос этики, так как всегда имеется риск неблагоприятного исхода испытаний. Если иметь под рукой точные прогнозы, как тот или иной препарат или комбинация медикаментов воздействуют на клетки или ткани, то можно существенно сократить объемы и периоды исследований, а заодно и сэкономить на них.

Эксперты утверждают, что тот же подход можно применить и к другим заболеваниям. Достаточно научить искусственный интеллект работать с массивами конкретных данных.

Лада КОВАЛЕНКО