Исследование
ИИ дает патологоанатомам «Пространственное Супер Видение» для обнаружения скрытых маркеров рака
Новый инструмент ИИ под названием STimage, опубликованный в Nature Communications, может предсказывать рак груди, кожи и почек по стандартным срезам тканей, применяя анализ пространственной транскриптомики — метод, ранее доступный только в специализированных исследовательских центрах.
Эльвин С ·
Новый инструмент ИИ для скрининга может обнаруживать скрытые генетические маркеры рака в стандартных тканевых образцах пациентов — таких, которые патологи исследуют ежедневно в больницах по всему миру. Инструмент под названием STimage был разработан учеными из Медицинского исследовательского института QIMR Berghofer и опубликован на этой неделе в журнале Nature Communications.
Прорыв заключается в том, что STimage может видеть. Стандартная патология использует окрашивание H&E — 150-летнюю технику, которая выделяет структуру клеток, но не показывает ничего о молекулярной активности. STimage применяет анализ пространственной транскриптомики на стандартном H&E слайде, создавая прогнозы о болезни на основе молекулярных паттернов, невидимых для человеческого глаза.
Зрение Супермена для патологоанатомов
«Это как дать патологоанатомам сверхразрешающее зрение Супермена или Супервумен, чтобы сканировать миллионы невидимых биомаркеров в маленьком образце ткани и найти два или три, которые показывают признаки рака», — сказал доцент Кван Нгуен, который возглавлял разработку. «Эта возможность крайне важна для более раннего выявления, более точной диагностики и более информированных решений о лечении».
В тестировании STimage точно предсказывал рак молочной железы, кожи и почек, а также первичный склерозирующий холангит, аутоиммунное заболевание печени. Он превзошел несколько существующих аналогичных инструментов в этой зарождающейся области. Критически важно, что он также генерировал точные прогнозы относительно прогноза и ответа на лечение — корректно классифицируя пациентов по высокому или низкому риску выживания и вероятности реакции на существующие препараты.
Прозрачность как особенность
Одной из отличительных характеристик STimage является интерпретируемость. Большинство диагностических инструментов ИИ выдают прогноз без объяснения причин. STimage показывает конкретные тканевые и клеточные особенности, которые привели к прогнозу, а также математический показатель уверенности. Такая прозрачность необходима для клинического применения — патологи должны понимать и оценивать результаты ИИ, а не просто принимать их.
Инструмент STimage не заменяет опыт и квалификацию патологов. Скорее, он помогает им, предоставляя дополнительную информацию о типах клеток и генетической активности, которую они не могут увидеть своими глазами.
Доцент Куань Нгуен, QIMR Berghofer
Доступ и равенство
Потенциальные последствия для равенства доступа являются значительными. Анализ пространственной транскриптомики в настоящее время требует специального оборудования и экспертизы, сосредоточенных в крупнейших исследовательских центрах. STimage работает на стандартных слайдах H&E — самой распространённой и доступной подготовке для патологии в мире. Это означает, что технология, в принципе, может расширить возможности передовой диагностики для региональных и сельских больниц, которые в настоящее время не имеют доступа к специализированным онкологическим услугам.
Исследовательская команда продолжает расширять типы рака, которые STimage может обнаруживать, и улучшать её точность для редких типов клеток. Следующий этап — клинические испытания в лабораториях патологии. Если они будут успешны, команда надеется, что инструмент сможет войти в клиническую практику в течение двух лет.
На что обратить внимание
Результаты клинических испытаний станут критическим испытанием. Инструменты диагностики на основе ИИ имеют смешанную репутацию при переходе от контролируемых исследовательских условий к реальным клиническим средам. Функции интерпретируемости и акцент на поддержке работы патолога, а не на его замене, являются положительными сигналами — но доказательство будет в патологоанатомической лаборатории, а не в исследовательской статье.