Новое исследование Копенгагенского университета показало, что искусственный интеллект (ИИ) может радикально изменить то, как мы оцениваем риск рака молочной железы. Рак молочной железы является одним из наиболее распространенных онкологических заболеваний во всем мире. Только в США ежегодно регистрируется 287 850 новых случаев заболевания и 43 250 смертей. Новое исследование, опубликованное в журнале The Lancet Digital Health, предполагает многообещающие результаты, основанные на моделях искусственного интеллекта, которые обучены обнаруживать клеточное старение и могут прогнозировать риск развития рака молочной железы в будущем более эффективно, чем текущие клинические тесты.

Сначала основы — что такое клеточное старение? Это процесс, при котором поврежденные или стареющие клетки перестают делиться, но остаются активными. Это часто связано с заболеваниями, связанными со старением, включая рак. Эти «стареющие» клетки иногда называют «клетками-зомби», поскольку они больше не функционируют нормально, но все еще излучают воспалительные сигналы, что может привести к росту опухоли. Хотя старение может действовать как естественный тормоз неконтролируемого деления клеток, оно, как это ни парадоксально, может также способствовать развитию рака через эти воспалительные сигналы, известные как секреторный фенотип, связанный со старением (SASP).

До сих пор измерение старения в тканях человека было затруднено из-за отсутствия специфических биомаркеров. Однако исследование Копенгагенского университета использует искусственный интеллект глубокого обучения для анализа ядерной морфологии — формы ядер клеток — в образцах ткани молочной железы. Это позволяет прогнозировать риск рака молочной железы на основе изменений в стареющих клетках даже в здоровых образцах биопсии.

Исследователи провели ретроспективное когортное исследование, используя биопсию тканей молочной железы 4382 здоровых женщин. Эти образцы были проанализированы с помощью инструмента глубокого обучения под названием «Прогноз ядерного старения» (NUSP). Модель искусственного интеллекта исследовала более 32 миллионов ядер в различных типах тканей, чтобы обнаружить стареющие клетки и определить их распределение внутри ткани. Благодаря тщательной оценке этих стареющих клеток в эпителиальной, жировой и стромальной ткани система искусственного интеллекта смогла соотнести закономерности старения с будущим риском развития рака. Для справки: эпителиальная ткань образует выстилку желез и поверхностей тела, включая протоки молочной железы, где часто начинается рак. Жировая ткань состоит из жировых клеток, которые запасают энергию, а стромальная ткань обеспечивает структурную поддержку органов, включая соединительные ткани, которые окружают и поддерживают эпителиальные клетки.

Общие результаты были более чем просто обещать. Женщины, чьи образцы тканей демонстрировали определенные закономерности старения, имели более высокую или меньшую вероятность развития рака молочной железы, в зависимости от типа обнаруженного старения. Например, одна модель (обученная на старении, вызванном повреждением ДНК) показала более высокий риск рака, когда в ткани присутствовал высокий уровень стареющих клеток. Другая модель (тренированная на старении, вызванном лекарствами) предположила защитный эффект, снижающий тот же риск.

По сравнению с моделью Гейл, которая в настоящее время является золотым клиническим стандартом прогнозирования риска рака молочной железы, модель искусственного интеллекта продемонстрировала гораздо более высокую точность. В сочетании с оценкой Гейла модель искусственного интеллекта увеличила отношение шансов (показатель того, насколько сильно определенные факторы риска предсказывают исход) до 4,70, что почти в пять раз превышает прогностическую силу одной только оценки Гейл.

Этот прорыв, если он будет коммерциализирован, может предложить врачам гораздо более совершенный способ выявления лиц с высоким риском и проведения столь необходимых вмешательств. Возможность прогнозировать риск рака молочной железы за несколько лет до его развития может привести к более ранней диагностике и более персонализированным программам скрининга, сокращению ненужных тестов для женщин из группы низкого риска и усилению наблюдения за лицами из группы высокого риска.

Потенциал искусственного интеллекта здесь огромен, особенно когда речь идет о совершенствовании диагностики рака. Хотя эта технология все еще находится в разработке (и будет продолжаться еще немало времени), ее применение может произвести революцию в скрининге рака молочной железы. Используя стандартные образцы тканей, этот метод искусственного интеллекта можно использовать во всем мире.

Хотя для уточнения указанных моделей необходимо провести множество дополнительных исследований, улучшенное прогнозирование риска может привести к более раннему выявлению рака, более эффективным планам лечения и, в конечном итоге, к снижению уровня смертности от рака молочной железы. Это реальное применение ИИ, от которого может отказаться каждый.