Ученые из Университета Кейс Вестерн Резерв использовали искусственный интеллект (AI) для выявления новых биомаркеров рака груди, которые могут предсказать, вернется ли рак после лечения, и которые могут быть идентифицированы с помощью обычных образцов биопсии ткани ранней стадии рака груди.
Ключом к такому первоначальному определению является коллаген , распространенный белок, обнаруживаемый во всем теле, в том числе в ткани груди. Предыдущие исследования показали, что коллагеновая сеть или расположение волокон сильно влияет на агрессивность рака груди. Но эта работа исследователей Case Western Reserve окончательно продемонстрировала критическую роль коллагена, используя только стандартные слайды биопсии ткани и искусственный интеллект.
Исследователи, используя технологию машинного обучения для анализа набора данных оцифрованных образцов тканей от пациентов с раком груди, смогли доказать, что упорядоченное расположение коллагена является ключевым прогностическим биомаркером агрессивной опухоли и вероятного рецидива.
И наоборот, они показали, что неупорядоченная или разрушенная инфраструктура коллагена не только указывает на лучший результат, но фактически способствует такому. Они также обнаружили, что неупорядоченная коллагеновая сеть предотвращает миграцию агрессивной опухоли из ткани груди и помогает предотвратить ее возвращение после различных видов лечения рака, таких как химиотерапия.
«Это звучит нелогично, но коллагеновые волокна играют роль в миграции опухолей», - сказал Анант Мадабхуши, профессор биомедицинской инженерии Доннелльского института в Case Western Reserve и глава Центра компьютерной визуализации и персонализированной диагностики (CCIPD). «Один из способов понять это - сказать, что если коллагеновая« магистраль »находится в ужасной форме, опухоли труднее мигрировать, но если она гладкая и организованная, то опухоли легче перемещаться».
Докторант Хаоцзя Ли руководил исследованием, которое было опубликовано в журнале Npj Breast Cancer . Среди других авторов были Пинфу Фу, профессор народонаселения и количественных наук о здоровье в Медицинской школе Кейс Вестерн Резерв, и другие из нескольких институтов.
Простые слайды с тканями, сложные вычисления
Ли сказал, что проект важен, потому что:
Он подтверждает результаты других опубликованных исследований, согласно которым высокоорганизованный коллаген указывает на худший прогноз.
Это было сделано с помощью оцифрованных изображений этих простых слайдов тканей, что позволяет предположить, что этот метод может стать частью повседневной практики патологоанатома.
Современные методы исследования и исследования структуры коллагена требуют дорогостоящего и менее распространенного электронного микроскопа.
«Наш метод сделает прогнозирование результатов намного более доступным для большего числа врачей и в больницах, у которых нет ресурсов, чтобы иметь передовой микроскоп для визуализации», - сказал Ли. «Вот почему это так интересно - потому что это может дать врачу информацию, которая ему или ей нужна, чтобы определить, насколько агрессивно лечить рак».
Вычислительная работа была проведена в 2020 году на основе набора данных стандартных образцов тканей, известных как слайды окрашивания H&E (гематоксилин и эозин), взятых у пациентов с диагнозом рака молочной железы с ранней стадией эстроген-положительного рецептора (ER +).
По словам Ли, рак груди является второй по значимости причиной смерти от рака среди женщин в Соединенных Штатах, причем примерно 80% этих видов рака составляют ER +, а 64% - ранние стадии.
Мадабхуши сказал, что, поскольку модели, построенные его командой, были проверены на завершенном наборе данных клинических испытаний, они «предоставят более высокий уровень доказательств в отношении достоверности подписи коллагена» и что они также будут функционировать как «естественный переход». в проспективное клиническое испытание ".
Мадабхуши основал CCIPD в Case Western Reserve в 2012 году. В настоящее время лаборатория включает в себя более 70 исследователей и является мировым лидером в области обнаружения, диагностики и описания различных видов рака и других заболеваний, включая рак груди , с помощью объединения медицинских изображений, машинного обучения и искусственного интеллекта. .
В некоторых из последних работ лаборатории, проведенных в сотрудничестве с Нью-Йоркским университетом и Йельским университетом, использовался ИИ, чтобы предсказать, каким пациентам с раком легких будет полезна адъювантная химиотерапия, на основе изображений слайдов ткани. Это достижение было названо журналом Prevention Magazine одним из 10 лучших медицинских достижений 2018 года.
