Для оценки эффективности иммунотерапии будут использовать искусственный интеллект

Звоните +7 495 204 2313 или
Обратитесь онлайн
Медицинский консультант расскажет о всех аспектах лечения за рубежом
8 декабря 2019

Специалисты частного исследователького Университета Кейс Вестерн Резерв, которые ранее уже использовали возможности искусственного интеллекта для прогнозирования эффективности химиотерапии, теперь предлагают с его помощью определять степень успешности иммунотерапии у пациентов с раком легкого. Деталями своей разработки они поделились на страницах научного издания Cancer Immunology Research.

Как и в прошлый раз, делают они это, обучая компьютер находить прежде не замеченные изменения при сравнении изображений компьютерной томографии, сделанных при первом выявлении рака легких, и снимками, полученными после двух-трех курсов иммунотерапии. И, как и тогда, эти изменения обнаруживались как внутри самой опухоли, так и в ее микроокружении.

«Это не какая-то мимолетная удача, это исследование, судя по всему, действительно дает понимание самой биологии болезни, ее наиболее агрессивного фенотипа – для онкологов эта информация является абсолютно новой, – отмечает Анант Мадбхуши, специалист в области биоинженерии, основатель Центра компьютерной визуализации и персонализированной диагностики. Этот центр является мировым лидером в области обнаружения, диагностики и определения характеристик многих видов рака и других заболеваний, сочетая медицинскую визуализацию, машинное обучение и искусственный интеллект.

Иммунотерапия является новым и одним из самых перспективных направлений в лечении онкологических заболеваний. Она работает, настраивая собственную иммунную систему пациента на распознавание и уничтожение злокачественных клеток. Делает она это, отключая защитные механизмы, с помощью которых опухоли подавляют иммунный ответ организма – в отличие от химиотерапии, которая убивает раковые клетки напрямую.

Однако сейчас иммунотерапия срабатывает только у 20% онкологических больных. Такие данные приводит Национальный институт рака США. По словам Мадбхуши, недавняя разработка его команды поможет врачам-онкологам заранее определить, у кого из пациентов иммунотерапия будет иметь результат, а у кого нет.

«Невзирая на то, что появление иммунотерапии изменило подход к лечению рака, она в то же время остается очень дорогостоящим методом – такое лечение обходится в сумму порядка $200 тысяч на пациента в год. Этот эффект называют финансовой токсичностью, под которой понимают денежные потери пациента, связанные с противоопухолевым лечением. В большинстве случаев значительная часть финансового бремени по обеспечению терапии ложится на плечи самого больного и его семьи. По статистике, около 42% пациентов с впервые диагностированным раком теряют свои накопления в течение года после выявления болезни», – рассказывает Анант Мадбхуши.

Новый инструмент, который может появиться в арсенале онкологов по результатам проводимого в настоящий момент исследования, поможет врачам «точнее определять пациентов, у которых иммунотерапия с большой долей вероятности сработает, вместо того чтобы выбрасывать на ветер $800 тысяч», – добавляет Мадбхуши. Он ссылается на статистику, согласно которой у четверых больных из пяти иммунотерапия не будет иметь эффекта, умножая это количество на сумму ежегодных трат на лечение.

По словам ученых, одним из наиболее важных открытий их исследования стала способность компьютерной программы фиксировать изменения в структуре, объеме и форме конкретного патологического очага, а не только в его размере. «Это по-настоящему важно, ведь когда врач по КТ-снимкам определяет, ответил ли пациент на терапию или нет, он обычно ориентируется на изменения в размере опухолевого очага, – говорит Анант Мадбхуши. – Мы же пришли к выводу, что лучший способ узнать, насколько хорошо работает ли проводимое лечение, это смотреть на изменения текстуры опухоли».

В некоторых случаях, поясняют ученые, размер новообразования после терапевтического курса может казаться больше по иной причине, скажем, из-за разорванного сосуда, но лечение при этом на самом деле работает. И отныне врачи будут точно это знать.

Кроме того, в ходе исследования выяснилось, что результаты пациентов, проходивших лечение в двух разных медучреждениях тремя разными видами иммунотерапевтических препаратов, были идентичными. «Это свидетельствует об истинной ценности изобретения, которая заключается в том, что созданная нами модель машинного обучения способна прогнозировать ответ на терапию у пациентов, принимающих разные ингибиторы иммунных контрольных точек», – отмечает Мадбхуши.

По его словам, в первоначальном исследовании ученые использовали снимки компьютерной томографии пятидесяти пациентов, чтобы обучить программу и создать математический алгоритм для обнаружения изменений в патологических новообразованиях. На следующем этапе они намерены протестировать программу на КТ-снимках, сделанных в других медучреждениях и после приема разных иммунотерапевтических препаратов. На эти цели команда уже получила грант от благотворительного фонда Conquer Cancer Американского общества медицинской онкологии.

В дополнении ко всему, исследователям удалось показать, что выявленные на КТ-снимках типичные изменения, которые сильнее всего были связаны с позитивным ответом на лечение и уровнем общей выживаемости, как обнаружилось позже, также указывали на особое распределение иммунных клеток в образцах опухолевых тканей, взятых в ходе биопсии при первичной диагностике тех же пациентов.

Это свидетельствует о том, что эти КТ-изображения, по всей видимости, регистрируют иммунный ответ организма на появление опухоли, и что у пациентов с самой сильной иммунной реакцией фиксируют самые большие структурные изменения и, что важнее, такие пациенты лучше остальных отвечают на иммунотерапию.

В одной из недавних работ специалисты лаборатории в сотрудничестве с коллегами из Нью-йоркского и Йельского университетов использовали искусственный интеллект для предсказания эффективности адъювантной химиотерапии у пациентов с опухолями легкого. Программа ориентировалась на изображения срезов тканей, взятых для биопсии. Авторитетный американский журнал Prevention включил эту разработку в топ-10 самых выдающихся достижений 2018 года.
Вопросы и ответы

Ни одного вопроса не задано

Задать вопрос

Продолжая использовать данный сайт, Вы принимаете наши правила использования cookie-файлов.

Принимаю