МОСКВА, 22 мая — РИА Новости. Компьютерную программу, которая с помощью искусственного интеллекта помогает выявлять наличие метастазов в костях онкопациентов, разрабатывают ученые СГМУ им. В.И. Разумовского. По их мнению, разработка значительно улучшит точность и скорость диагностики и поможет врачам быстрее и эффективнее подбирать метод лечения, сообщили в пресс-службе вуза.
Любая злокачественная опухоль способна метастазировать: это означает, что злокачественные клетки распространяются из нее в другие органы и системы тела человека, рассказали ученые Саратовского государственного медицинского университета (СГМУ) им. В.И. Разумовского. Метастазы в костной ткани называются вторичными очагами опухоли, они могут проявляться нарастающей болезненностью, нетравматическими переломами из-за патологической перестройки кости и другими признаками.
По данным разработчиков метастатическое поражение костей среди солидных опухолей чаще всего наблюдается при раке молочных желез (РМЖ) — 70%, при раке предстательной железы (РПЖ) — 85%, при раке легкого (40%) и при раке почки (40%), а остеодеструктивный процесс также распространен при множественной миеломе (до 95%). Костные метастазы чаще всего встречаются в позвоночнике, бедренных костях, ребрах, грудине и черепе. Они часто приводят к болевому синдрому и патологическим переломам.
«
"Актуальность выявления костных метастазов на раннем диагностическом этапе чрезвычайно высока. В многочисленных публикациях в отечественной и зарубежной литературе приводятся данные о лучевой диагностике на более поздних этапах, что приводит к развитию тяжелых неврологических осложнений и инвалидизации пациентов", — рассказала директор научно-образовательного центра клинических и биомедицинских исследований СГМУ им. В.И. Разумовского Татьяна Калюта.
Чтобы обнаружить злокачественную опухоль и ее метастазы в кости современные врачи применяют такой метод лучевой диагностики, как остеосцинтиграфия. Пациенту вводят радиоактивное вещество, которое накапливается в костной ткани. Снимки скелета делают через несколько часов, и места скопления вещества "светятся" на них. Хотя чувствительность этого метода составляет 96-97%, его специфичность низкая, что может привести к ложноположительным результатам.
Специалисты университета предложили повысить диагностическую точность метода за счет использования разработанной ими компьютерной технологии анализа изображений. Созданный цифровой продукт использует алгоритмы машинного обучения, сформированные на большом наборе данных изображений остеосцинтиграфии пациентов.
По словам авторов разработки, анализ изображений будет занимать всего несколько минут, что позволит врачам быстрее и точнее ставить диагноз и начинать лечение пациентов с метастазами в костях. Также технология позволит врачам быстрее и эффективнее подбирать терапию опухоли и дополнять ее терапией костного метастатического процесса (лучевая и антирезорбтивная терапия), что, в свою очередь, снизит смертность от некоторых видов рака.
В целом разработка поможет оптимизировать лечебный процесс в медицинских организациях, снизить число ложноположительных и ложноотрицательных результатов, а также улучшить качество жизни пациентов, обеспечив им своевременное эффективное лечение.
"На сегодняшний день в мире нет данных о существовании подобных программных продуктов", — подчеркнула Калюта.
Разработчики планируют завершить доработку программы к 2026 году, после чего она будет проходить клинические испытания. Как рассказали авторы исследования, для того чтобы система ИИ приобрела достаточную чувствительность, нужно включить в обучающую выборку несколько тысяч изображений. Это будет реализовано в рамках консорциума, созданного СГМУ им. В.И. Разумовского в рамках программы "Приоритет-2030" национального проекта "Наука и университеты.