Искусственный интеллект (ИИ) быстро развивает цифровую онкологию. Цифровое тестирование биомаркеров может помочь врачам принимать обоснованные и персонализированные решения при лечении рака. Однако по состоянию на 2023 год на рынке все еще мало таких продуктов, которые бы использовались в больших масштабах.

В консенсусном отчете, в котором приняли участие 24 эксперта, обладающих непосредственным опытом вычислительной патологии/патологии ИИ (CPath/AI), говорится, что ИИ повысит точность диагностики и значительно изменит повседневные задачи лаборантов-патологоанатомов. К 2030 году ИИ будет регулярно и эффективно использоваться в патологоанатомических лабораториях.

В двух независимых исследованиях, недавно опубликованных в журналах eBiomedicine и The Lancet Digital Health, дочернем журнале The Lancet, соответственно рассматривались: прогностическое значение основанной на глубоком обучении системы оценки лимфоцитов, проникающих в опухоль (TIL, которые можно использовать в качестве лекарственной мишени для лечения рака) на разных стадиях меланомы (рака кожи); и ценность использования ИИ в качестве независимого считывателя в рабочем процессе маммографии.

Два исследования различных видов рака

Первое исследование было проведено совместно исследователями кафедры дерматологии Тюбингенского университета в Германии, кафедры дерматологии Гейдельбергского университета в Германии и кафедры патологии Медицинской школы Йельского университета в США. В ходе исследования исследователи использовали алгоритм глубокого обучения NN192, алгоритм, разработанный для стандартной и цифровой системы оценки TIL «eTILs», для анализа 321 образца первичной меланомы и 191 метастатического образца.

Исследователи обнаружили, что у пациентов с меланомой с низкими показателями eTILs риск развития отдаленных метастазов из раковой ткани более чем в два раза выше, чем у пациентов с высокими показателями eTILs. В то же время показатели eTILs снизились между образцами первичной меланомы и метастазами. Пациенты с показателем eTILs <12,2%, которые также получали иммунотерапию против PD-1, имели плохие результаты выживаемости. Это демонстрирует, что eTIL позволяют прогнозировать образцы первичной меланомы и что eTIL могут предсказывать ответ и результаты выживаемости у пациентов, получающих терапию PD-1.

В связи с этим Роберто Сальгадо, сопредседатель Международной рабочей группы по иммуноонкологическим биомаркерам, заявил, что точная количественная оценка иммунных клеток включает в себя прогностическую и прогнозирующую информацию и важна для клинических методов и индивидуальных планов лечения. Кроме того, результаты компьютерной оценки гораздо точнее, чем оценка вручную.

Второе исследование было проведено Карин Дембровер и ее командой в отделении онкологической патологии Каролинского института и больницы Капио-Санкт-Йоран в Швеции.

В это исследование исследовательская группа включила 55 581 женщину в возрасте 40–74 лет с незаполненными грудными имплантатами на основе регулярного скрининга рака молочной железы в больнице Капио-Санкт-Горан с 1 апреля 2021 года по 9 июня 2022 года. было проведено обсуждение, чтобы решить, следует ли продолжать дальнейшую визуализацию. Если дальнейшее тестирование все же подозревает, что у пациента рак, берется образец биопсии, который анализируется патологоанатомом и ставится точный диагноз.

В ходе исследования InsightMMG (система искусственного интеллекта) работала в качестве независимого считывателя в фоновом режиме, в то время как два рентгенолога читали изображения. Радиологи не смогли получить доступ к InsightMMG для получения информации до обсуждения консенсуса, в ходе которого радиологи имели доступ к информации InsightMMG для всех случаев, включая любые локальные результаты изображений, графические контуры и соответствующие оценки отклонений AI.

Исследовательская группа провела четыре стратегии чтения и изучила фактические диагностические результаты двойного чтения двумя рентгенологами (стандартная ситуация), двойного чтения радиологом и системой искусственного интеллекта, однократного чтения системой искусственного интеллекта и третьего чтения двумя рентгенологами и системой искусственного интеллекта. Результаты показали, что по сравнению со стандартной ситуацией уровень выявления рака при двойном чтении рентгенологом и системой искусственного интеллекта увеличился на 4%, а уровень запоминания снизился на 4%; уровень обнаружения рака при однократном чтении системой искусственного интеллекта не имел существенной разницы, а уровень запоминания снизился на 47%; уровень выявления рака двумя рентгенологами и системой искусственного интеллекта для третьего чтения немного увеличился, уровень запоминания увеличился на 5%, а консенсусные дискуссии увеличились почти на 50%.

Исследовательская группа заявила, что системы искусственного интеллекта и люди будут расценивать определенные особенности изображения как подозрительный рак при чтении изображений, поэтому синергия людей и систем искусственного интеллекта может улучшить уровень обнаружения рака молочной железы на маммограммах. Однократное считывание системы искусственного интеллекта сводит к минимуму психологическую нагрузку на участников, вызванную несколькими обследованиями, но это означает, что большая часть маммограмм никогда не оценивается врачом. Два рентгенолога и третье чтение системы искусственного интеллекта могут в наибольшей степени обнаружить рак, но это должно быть сбалансировано с такими проблемами, как увеличение затрат на обнаружение и нехватка врачей-рентгенологов.

Рынку еще предстоит развиваться

Роберто Сальгадо сказал, что цифровое тестирование биомаркеров может помочь врачам принимать обоснованные и персонализированные решения при лечении рака. Однако по состоянию на 2023 год на рынке все еще мало таких продуктов, которые бы использовались в больших масштабах.

7 сентября по местному времени компания Paige.AI, американский разработчик технологий диагностики рака, объявила, что будет сотрудничать с американской технологической компанией Microsoft (Microsoft) для создания крупнейшей в мире модели искусственного интеллекта на основе изображений и применения ее для разработки цифровой патологии и онкологии.

По совпадению, 11 сентября по местному времени американская технологическая компания Dell (DELL) и Центр цифровых исследований рака Университета Лимерика в Ирландии совместно разработали платформу искусственного интеллекта и технологию цифровых двойников для содействия исследованиям по прогнозированию и диагностике B-клеточной лимфомы.

«Это очень захватывающее начало, и мы надеемся на цифровую поддержку команды Dell Technologies для ускорения реализации этого проекта». Пол Мюррей, профессор молекулярной патологии в Университете Лимерика и научный директор отделения цифровой патологии Цифрового онкологического исследовательского центра, сказал: «Работая с командой Dell Technologies, мы сможем лучше понять, почему клетки выходят из строя во время развития рака, и найти новые способы диагностики и лечения онкологических больных».