Нови публикации
Учени са разработили изкуствен интелект за класифициране на мозъчни тумори
Последно прегледани: 02.07.2025
Цялото съдържание на iLive е медицински прегледано или е проверено, за да се гарантира възможно най-голяма точност.
Имаме строги насоки за снабдяване и само свързваме реномирани медийни сайтове, академични изследователски институции и, когато е възможно, медицински проучвания, които се разглеждат от специалисти. Имайте предвид, че номерата в скоби ([1], [2] и т.н.) са линкове към тези проучвания.
Ако смятате, че някое от съдържанието ни е неточно, остаряло или под съмнение, моля, изберете го и натиснете Ctrl + Enter.
Изследователи от Австралийския национален университет (ANU) разработиха нов инструмент с изкуствен интелект за по-бързо и по-точно класифициране на мозъчни тумори.
Според д-р Дан-Тай Хоанг, точността при диагностицирането и класифицирането на туморите е от решаващо значение за ефективното лечение на пациентите.
„Настоящият златен стандарт за идентифициране на различни видове мозъчни тумори е профилирането, базирано на ДНК метилиране“, каза д-р Хоанг.
„ДНК метилирането действа като превключвател за контрол на генната активност и определя кои гени са включени или изключени.“
„Но времето, необходимо за провеждане на този вид тестове, може да бъде значителен недостатък, често изискващ няколко седмици или повече, когато пациентите може да се нуждаят от бързи решения относно терапията.“
Преглед на наборите от данни и изчислителния работен процес. Източник: Nature Medicine (2024). DOI: 10.1038/s41591-024-02995-8
„Освен това, подобни тестове не се предлагат в почти всички болници по света.“
За да се справят с тези проблеми, изследователи от ANU, в сътрудничество с експерти от Националния институт по рака в САЩ, са разработили DEPLOY – начин за прогнозиране на ДНК метилирането и след това класифициране на мозъчните тумори в 10 основни подтипа.
DEPLOY използва микроскопски изображения на тъкан на пациент, наречени хистопатологични изображения.
Моделът е обучен и тестван върху големи набори от данни от приблизително 4000 пациенти от САЩ и Европа, публикувани в списанието Nature Medicine.
„Удивително е, че DEPLOY постигна безпрецедентна точност от 95%“, каза д-р Хоанг.
„Освен това, при анализа на подгрупа от 309 особено трудни за класифициране проби, DEPLOY успя да предостави диагноза, която беше по-клинично значима от първоначално предоставената от патолозите.“
„Това подчертава потенциалната роля на DEPLOY в бъдеще като допълнителен инструмент, който да допълни първоначалната диагноза на патолога или дори да подтикне към повторна оценка в случай на несъответствия.“
Изследователите смятат, че DEPLOY евентуално може да се използва за класифициране на други видове рак.
Резултатите от изследването са публикувани в списанието Nature Medicine.