Международная группа исследователей с участием студента МГУ Артёма Шматко применила компьютерное зрение для поиска генетических изменений в хромосомах. Работа опубликована в журнале Nature Cancer.
В клинической практике онкологический диагноз обычно ставится на основе гистологического анализа образцов ткани и подкрепляется результатами генетических и молекулярных тестов. Компьютерное зрение поможет опытному патологу выявить клеточные паттерны, характерные для пораженной злокачественными новообразованиями ткани.
Ученые загрузили данные 10 тыс. пациентов в нейросеть Inception-V4 и научили отличать здоровую ткань от пораженной. Предложенный учеными метод получил название PC-CHiP (Pan-Cancer Computational HistoPathology). Новый подход позволяет выявить связь между клеточными паттернами и мутациями, связанными с изменением числа хромосом или их строения.
«Интересно, что в случае гена BRAF PC-CHiP показал лучшие результаты предсказания для рака щитовидной железы (AUC=0.92), чем традиционный гистопатологический подход (AUC=0.81), что говорит о возможности дальнейшего улучшения общепринятой классификации», – рассказал Артём Шматко.
Кроме того, технология позволяет находить регионы опухоли, связанные с неблагоприятностью клинического прозноза. Метод может быть использован для уточнения клинической картины рака груди, опухолей головы и шеи, рака желудка.
«Экспертная оценка патолога-человека всё еще является стандартом для распознавания значимых гистопатологических паттернов и постановки окончательного диагноза, однако компьютеры уже способны помогать в решении этих задач, обобщая опыт и экспериментальные данные, полученные при анализе десятков тысяч подобных случаев в прошлом», — отметил руководитель исследовательской группы Мориц Герштунг.