Рак мозга обнаружен с помощью ИИ, анализирующего результаты анализа крови

Недавно исследователи из Университета Стратклайда в Глазго запатентовали метод анализа образцов крови для выявления рака мозга. Исследователи из ClinSpec Diagnostics Limited объединили алгоритмы спектроскопии и искусственного интеллекта для обнаружения рака мозга на основе биопсии крови. Как сообщалось Психология сегодняИсследование было недавно опубликовано в журнале Nature Communications, и, по словам исследовательской группы, эта работа представляет собой значительный шаг вперед в использовании клинической спектроскопии и искусственного интеллекта.

Исследование, представленное в исследовании, может сделать обнаружение рака мозга намного проще и проще. Частые головные боли могут быть симптомом рака головного мозга, но, несмотря на то, что головные боли очень распространены, рак мозга таковым не является. Клиницистам нужен лучший метод определения того, какие головные боли вызывают беспокойство, а какие являются более доброкачественными. Врачи должны иметь возможность проводить некоторую сортировку и сокращать количество времени и ресурсов, затрачиваемых на диагностику рака мозга, с помощью дорогостоящего томографического сканирования мозга. Если бы простой анализ крови мог дать клиницистам достоверную информацию, которая помогла бы им диагностировать случаи рака мозга, можно было бы спасти жизни.

Именно по этой причине исследователи ClinSpec стремились разработать алгоритм, который помог бы врачам сортировать случаи возможных пациентов с раком мозга, отличая их от других причин головной боли.

Одним из распространенных методов выявления таких заболеваний, как рак, является жидкая биопсия, при которой биопсия проводится на жидкостях тела вместо образцов тканей. Рынок жидкой биопсии быстро растет, достигнув примерно 2.4 миллиарда долларов, согласно исследованию рынка, проведенному BC Research LLC. Жидкая биопсия оказывается эффективной при обнаружении признаков рака, поскольку она способна обнаруживать бесклеточную циркулирующую ДНК опухоли, или ctDNA, и циркулирующие опухолевые клетки, или CRC. Однако исследователи из ClinSpec использовали другой метод анализа, проведя спектроскопию образцов крови, чтобы найти биохимические маркеры, указывающие на рак.

Спектроскопия — это процесс использования электромагнитного излучения для обнаружения определенных целевых химических компонентов. Свет разделяется на составляющие электромагнитные частоты, и эти частоты по-разному реагируют на разные химические вещества. Исследовательская группа ClinSpec использовала инфракрасный свет для создания изображений образцов крови, метод, получивший название инфракрасной спектроскопии с ослабленным полным отражением (НПВО) и Фурье-преобразованием (ИК-Фурье). Исследовательская группа заявила, что этот метод является неразрушающим, неинвазивным методом, который надежно создает биохимический профиль образца без необходимости тщательной подготовки образца. Образы образцов крови затем можно было проанализировать на наличие аберраций и проверить на наличие возможных признаков рака.

Для анализа данных использовалась машина опорных векторов для создания модели классификации. Машины опорных векторов используются для классификации и регрессионного анализа и работают, рисуя границы решений или линии, которые разделяют набор данных на несколько классов. Алгоритм пытается максимизировать расстояние между разделительной линией и точками данных по обе стороны от линии, и чем больше расстояние, тем более уверенным является классификатор.

Исследовательская группа заявила, что их метод анализа образцов крови позволил эффективно отличить раковые образцы от нераковых образцов. Уровень чувствительности составил 93.2%, уровень специфичности - 92.8%. По данным MDDI Online, исследователи сообщают, что при анализе образцов группы из 104 различных пациентов их метод с помощью искусственного интеллекта смог отличить здоровых пациентов от рака 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 значение как в области ИК-спектроскопии, так и в клинической среде. Анализ сыворотки крови с использованием этого метода идеально подходит для клинического применения в качестве инструмента сортировки рака головного мозга».