Учёные обучают нейросети на полученных с помощью компьютерной томографии изображениях больных раком лёгких, чтобы с большей уверенностью прогнозировать, будет ли химиотерапия успешной и выиграют ли пациенты от применения дорогостоящей иммунотерапии.
«Несмотря на то, что иммунотерапия полностью изменила всю экосистему рака, она остаётся чрезвычайно дорогой — около 200 тысяч долларов США на пациента в год», — рассказывает Анант Мадабхуши (Anant Madabhushi), чей центр вычислительной визуализации и персонализированной диагностики стал в последнее время одним из мировых лидеров в области обнаружения, диагностирования и характеризации различных раковых и иных заболеваний путём комплексного применения медицинской визуализации и машинного обучения.
Только 20% онкологических больных сегодня фактически выигрывают от иммунотерапии по сравнению с химиотерапией, однако, из-за дороговизны первой, могут очень быстро потерять все свои сбережения, не получив ожидаемого прогресса в лечении.
Искусственный интеллект, натренированный на множестве КТ-изображений, сделанных при первой постановке диагноза «рак лёгких» и, затем, после первых двух-трёх циклов иммунотерапии, обнаруживает некие ещё неизвестные специалистам закономерности, позволяющие в результате уже по первому изображению с хорошей точностью дать прогноз о том, будет ли иммунотерапия успешной.
«Это исследование, кажется, действительно отражает что-то важное о самой биологии заболевания, о его более или менее агрессивном фенотипе, — поясняет Анант Мадабхуши, — И это информация, которой пока нет в распоряжении онкологов».
Любопытно, что, помимо важного прогноза об эффективности, иммунотерапии, с помощью ИИ стало возможно более точно оценивать также и фактическую эффективность уже проведённой терапии.
«Это важный момент, потому что, когда врач на основании одной только КТ делает вывод, ответил ли пациент на терапию, его решение чаще всего зависит от размера поражения, — рассказывает Мохаммадхади Хоррами (Mohammadhadi Khorrami), один из ведущих авторов нового исследования. — Мы обнаружили, что изменение структуры является лучшим показателем того, работает ли терапия. Иногда, например, узелок может выглядеть больше после терапии, но по другой причине, например, из-за повреждённого сосуда внутри опухоли — но терапия, на самом деле, работает. Теперь у нас есть способ установить это».
Для обучения ИИ сначала использовались КТ-сканы 50 пациентов с раком лёгких, прошедших курс иммунотерапии. Следующим шагом будет обучение и тестирование программы на изображениях, полученных из других источников и отражающих воздействие различных стратегий иммунотерапии. Также, в сотрудничестве с Нью-Йоркским университетом и Йельским университетом вычислительный центр Мадабхуши обучает ИИ для прогнозирования того, какие пациенты выиграют от адъювантной химиотерапии, на основании изображений срезов ткани.