Ученым удалось диагностировать рак с помощью компьютерного зрения

Команда исследователей из Европейского института биоинформатики, Кембриджского университета, МГУ и других организаций использовала данные около 17 тысяч гистологических срезов от 10 тысяч пациентов из датасета The Cancer Genome Atlas (TCGA). Их разбили на 14 миллионов изображений размером 512х512 пикселей. Этим набором картинок исследователи «обучили» созданную ими ранее нейросеть Inception-V4. В результате программа научилась выделять более полутора тысяч параметров, характеризующих злокачественность среза на изображении.

Набор данных содержал образцы 28 онкологических и 14 здоровых типов тканей.Для каждого из образцов были известны данные полногеномного секвенирования, а также экспрессии генов. Авторы применили метод анализа под названием PC-CHiP (Pan-Cancer Computational HistoPathology), который позволил установить зависимости между наблюдаемой морфологией и генетикой опухолей.

Новый подход показал наличие связи между гистологическими паттернами и мутациями, связанными с изменением числа хромосом или их строения. Ученые выяснили, что наиболее сильное влияние на морфологию ткани оказывает дупликация q-плеча 8-ой хромосомы. Эта мутация наблюдалась в 12 различных типах образований. Другой подобной мутацией является потеря p-плеча 17-ой хромосомы, на котором локализуется противоопухолевый ген TP53.

«Созданный нами метод позволяет находить не только крупные генетические изменения, которые происходят на уровне хромосом, но и одиночные замены нуклеотидов в генах-драйверах опухолей (PTEN, BRAF, TP53). Среди всех протестированных типов опухолей и генов-драйверов 28% пар “ген — тип опухоли” показали статистически значимые ассоциации с наблюдаемой морфологией. 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», — объяснил один из авторов работы, сотрудник МГУ Артем Шматко.

Также с помощью метода PC-CHiP ученые смогли найти регионы опухоли, которые связаны с неблагоприятностью клинического прогноза. Это значит, что новый подход можно использовать для уточнения клинической картины рака груди, опухолей головы и шеи, рака желудка и, в меньшей степени, рака почки. Кроме того, метод может служить подспорьем общепринятому гистопатологическому анализу. При прогнозировании выживаемости PC-CHiP показал значительное улучшение точности для 10 из 16 типов опухолей по сравнению с традиционными методами.

Работа исследователей опубликована в журнале Nature Cancer.

Комментарии: