Виявлення раку мозку за допомогою штучного інтелекту при аналізі результатів аналізу крові

Нещодавно дослідники з Університету Стратклайда, Глазго, запатентували метод аналізу зразків крові для виявлення раку мозку. Дослідники з ClinSpec Diagnostics Limited поєднали спектроскопію та алгоритми штучного інтелекту для виявлення раку мозку на основі біопсій крові. Як повідомляє Psychology Today, дослідження було недавно опубліковано в журналі Nature Communications, і згідно з дослідженням команди, ця робота представляє значний розвиток у використанні клінічної спектроскопії та штучного інтелекту.

Дослідження, представлені в цій статті, можуть зробити виявлення раку мозку значно легшим і простішим. Часто повторювані головні болі можуть бути симптомом раку мозку, але хоча головні болі дуже поширені, рак мозку не є таким поширеним. Клініцистам потрібен кращий метод розрізнення тих головних болів, які є причиною для занепокоєння, і тих, які є більш безпечними. Лікарям потрібно能够 провести деяку форму тріажу та зменшити кількість часу та ресурсів, вкладених у діагностику раку мозку з допомогою дорогих сканувань мозку. Якщо простий аналіз крові міг би надати клініцистам надійну інформацію, яка могла б допомогти їм діагностувати випадки раку мозку, це могло б врятувати життя.

Саме тому дослідники ClinSpec намагалися розробити алгоритм, який би допоміг лікарям розрізняти випадки можливого раку мозку, відрізняючи їх від інших причин головних болів.

Одним із поширених методів виявлення захворювань, таких як рак, є ліквідна біопсія, тобто біопсія рідин тіла замість тканинних зразків. Ринок ліквідної біопсії швидко зростає, досягнувши розміру близько 2,4 мільярда доларів згідно з дослідженням ринку BC Research LLC. Ліквідна біопсія довела свою ефективність у виявленні ознак раку, оскільки вона能够 виявляти вільну циркулюючу ДНК пухлинних клітин, або ctDNA, та циркулюючі пухлинні клітини, або CTC. Однак дослідники з ClinSpec використали інший метод аналізу, проводячи спектроскопію зразків крові для виявлення біохімічних маркерів, що вказують на рак.

Спектроскопія – це процес використання електромагнітного випромінювання для виявлення певних хімічних компонентів. Світло розбивається на складові електромагнітні частоти, і ці частоти реагують по-різному з різними хімічними речовинами. Команда дослідників ClinSpec використала інфрачервоне світло для створення зображень зразків крові, техніку, яку називають атенюованою повною рефлексією (ATR)-Фур’є-інфрачервоной спектроскопією. Дослідницька команда заявила, що ця техніка є недеструктивною, неінвазивною та надійно створює біохімічний профіль зразка без необхідності його ретельної підготовки. Зображення зразків крові можна було потім проаналізувати на наявність аномалій, перевірити на можливі ознаки раку.

Для аналізу даних було використано машину опорних векторів для створення моделі класифікації. Машини опорних векторів використовуються для класифікації та регресійного аналізу, і вони працюють шляхом малювання меж рішень, або ліній, які розділяють набір даних на кілька класів. Алгоритм намагається максимізувати відстань між лінією розділення та точками даних з обох сторін лінії, і чим більша відстань, тим більш впевнено класифікатор.

Дослідницька команда заявила, що їхній метод аналізу зразків крові能够 ефективно розрізняти зразки раку від не-ракових зразків. Чутливість методу становила 93,2%, а специфічність – 92,8%. Згідно з MDDI Online, дослідники повідомили, що при аналізі зразків від 104 різних пацієнтів їхній метод, допоміжний штучним інтелектом,能够 розрізняти здорових пацієнтів від тих, у кого був рак, близько 86% часу.

Дослідники пояснили в дослідженні:

“Ця робота представляє крок у перекладі спектроскопії ATR-FTIR у клініку. Цей крок до високопродуктивного аналізу має наслідки у сфері інфрачервоной спектроскопії, а також у клінічному середовищі. Аналіз сироватки крові за допомогою цієї техніки ідеально підходить до клінічного шляху як інструмент тріажу для раку мозку.”