Обнаружение рака мозга с помощью ИИ при анализе результатов крови

Недавно исследователи из Университета Стратклайда в Глазго запатентовали метод анализа образцов крови для обнаружения рака мозга. Исследователи из ClinSpec Diagnostics Limited объединили спектроскопию и алгоритмы ИИ для обнаружения рака мозга на основе биопсий крови. Как сообщает Psychology Today, исследования были недавно опубликованы в журнале Nature Communications, и согласно исследовательской группе, эта работа представляет собой значительный шаг в использовании клинической спектроскопии и ИИ.

Исследования, представленные в этом исследовании, могут сделать обнаружение рака мозга намного проще и легче. Часто встречающиеся головные боли могут быть симптомом рака мозга, но хотя головные боли очень распространены, рак мозга не так часто встречается. Клиницистам нужен лучший метод различия между головными болями, вызванными раком мозга, и более безобидными причинами. Врачи должны быть в состоянии провести некоторую форму триажа и сократить время и ресурсы, потраченные на диагностику рака мозга с помощью дорогостоящих сканирований мозга. Если простой анализ крови может дать клиницистам надежную информацию, которая может помочь им диагностировать случаи рака мозга, это может спасти жизни.

Именно поэтому исследователи из ClinSpec поставили цель разработать алгоритм, который поможет врачам различать случаи возможного рака мозга и другие причины головных болей.

Одним из распространенных методов обнаружения заболеваний, таких как рак, является жидкая биопсия, при которой проводится биопсия жидкостей организма вместо тканевых проб. Рынок жидкой биопсии быстро растет и, по данным исследования рынка BC Research LLC, достигнет размера 2,4 миллиарда долларов. Жидкая биопсия эффективна для обнаружения признаков рака, поскольку она может обнаружить циркулирующую свободную ДНК опухоли (ctDNA) и циркулирующие опухолевые клетки (CTC). Однако исследователи из ClinSpec использовали другой метод анализа, проводя спектроскопию образцов крови для обнаружения биохимических маркеров, указывающих на рак.

Спектроскопия – это процесс использования электромагнитного излучения для обнаружения определенных химических компонентов. Свет разделяется на составляющие электромагнитные частоты, и эти частоты реагируют по-разному с разными химическими веществами. Исследовательская группа ClinSpec использовала инфракрасный свет для создания представлений образцов крови, метод, называемый спектроскопией с ослабленным полным внутренним отражением (ATR)-Фурье-спектроскопией инфракрасного излучения (FTIR). Исследовательская группа заявила, что этот метод является недеструктивным, неинвазивным и надежно создает биохимический профиль образца без необходимости обширной подготовки образца. Полученные представления образцов крови можно затем проанализировать на наличие аномалий и проверить на наличие возможных признаков рака.

Для анализа данных использовалась машина опорных векторов для создания классификационной модели. Машины опорных векторов используются для классификации и регрессионного анализа и работают путем рисования границ решений, или линий, которые разделяют набор данных на несколько классов. Алгоритм пытается максимизировать расстояние между линией разделения и точками данных по обе стороны от линии, и чем больше расстояние, тем более уверен классификатор.

Исследовательская группа заявила, что их метод анализа образцов крови смог эффективно различать образцы рака и не-рака. Чувствительность составила 93,2%, а специфичность – 92,8%. По данным MDDI Online, исследователи сообщили, что при анализе образцов от 104 разных пациентов их метод, основанный на ИИ, смог различать здоровых пациентов и пациентов с раком примерно в 86% случаев.

Исследователи объяснили в исследовании:

«Эта работа представляет собой шаг в переводе спектроскопии ATR-FTIR в клинику. Этот шаг к высокопроизводительному анализу имеет последствия в области спектроскопии ИК, а также в клинической среде. Анализ сыворотки крови с помощью этого метода идеально подойдет в клиническом пути как инструмент триажа для рака мозга».