Исследование, опубликованное в Nature Communications, проходило в больнице Хаммерсмит, входящей в состав Imperial College Healthcare NHS Trust.
Исследователи говорят, что эта новая технология может помочь клиницистам быстрее назначать пациентам лучшие методы лечения и открывает путь к более персонализированной медицине.
Они надеются, что эту технологию можно будет использовать для разделения пациентов с раком яичников на группы на основе тонких различий в структуре их рака на компьютерной томографии, а не классификации, основанной на том, какой у них тип рака или насколько он развит.
Профессор Эрик Абоагье, ведущий автор и профессор фармакологии рака и молекулярной визуализации Имперского колледжа Лондона, сказал:
"Долгосрочная выживаемость пациентов с распространенным раком яичников низка, несмотря на успехи, достигнутые в лечении рака. Настоятельно необходимо найти новые способы лечения болезни.
Наша технология может предоставить врачам более подробную и точную информацию о том, как пациенты могут реагировать на различные виды лечения, что может позволить им принимать более точные и целенаправленные решения о лечении."
Профессор Андреа Роколл, соавтор и почетный консультант-радиолог из Imperial College Healthcare NHS Trust, добавила:
«Искусственный интеллект может изменить способ оказания медицинской помощи и улучшить результаты лечения пациентов. Наше программное обеспечение является примером этого, и мы надеемся, что его можно использовать в качестве инструмента, который поможет врачам лучше всего управлять и лечить пациентов с раком яичников."
Рак яичников является шестым по распространенности рака у женщин и обычно поражает женщин после менопаузы или тех, у кого это заболевание было в семейном анамнезе.
В Великобритании ежегодно регистрируется 6000 новых случаев рака яичников, но долгосрочная выживаемость составляет всего 35-40 процентов, так как болезнь часто диагностируется на более поздней стадии, когда становятся заметными такие симптомы, как вздутие живота. Раннее обнаружение болезни может улучшить выживаемость.
Врачи диагностируют рак яичников несколькими способами, включая анализ крови для поиска вещества под названием CA125 – признак рака – с последующей компьютерной томографией, которая использует рентгеновские лучи и компьютер для создания подробных изображений опухоли яичника. Это помогает врачам узнать, насколько далеко распространилось заболевание, и определяет тип лечения, которое получают пациенты, например хирургическое вмешательство и химиотерапию.
Однако сканирование не может дать клиницистам подробное представление о вероятных общих исходах пациентов или о вероятном эффекте терапевтического вмешательства.
Исследователи использовали математический программный инструмент под названием TEXLab для определения агрессивности опухолей при компьютерной томографии и образцах тканей 364 женщин с раком яичников в период с 2004 по 2015 год.
Программное обеспечение изучило четыре биологические характеристики опухолей, которые существенно влияют на общую выживаемость – структуру, форму, размер и генетический состав – для оценки прогноза пациентов.
Затем пациентам была присвоена оценка, известная как Radiomic Prognostic Vector (RPV), которая указывает на тяжесть заболевания, от легкой до тяжелой.
Исследователи сравнили результаты с анализами крови и текущими прогностическими оценками, используемыми врачами для оценки выживаемости. Они обнаружили, что программное обеспечение было в четыре раза точнее для прогнозирования смертей от рака яичников, чем стандартные методы.
Команда также обнаружила, что у пяти процентов пациентов с высокими показателями вирусной чумы КРС выживаемость составляла менее двух лет. Высокий уровень вируса папилломы также был связан с резистентностью к химиотерапии и плохими результатами хирургического лечения, что позволяет предположить, что вирус вируса папилломы можно использовать в качестве потенциального биомаркера для прогнозирования реакции пациентов на лечение.
Профессор Абоагье предполагает, что эту технологию можно использовать для выявления пациентов, которые вряд ли ответят на стандартные методы лечения, и предложить им альтернативные методы лечения.
Исследователи проведут более крупное исследование, чтобы увидеть, насколько точно программное обеспечение может предсказать результаты хирургического вмешательства и / или медикаментозного лечения для отдельных пациентов.
Исследование финансировалось Имперским центром биомедицинских исследований NIHR, Центром экспериментальной онкологической медицины Имперского колледжа и Лондонским банком тканей Имперского колледжа.
Это исследование является примером работы, проведенной Академическим научным центром здоровья Имперского колледжа, совместной инициативой Имперского колледжа Лондона и трех больничных фондов NHS.
Он направлен на преобразование здравоохранения путем превращения научных открытий в медицинские достижения на благо местного, национального и глобального населения в максимально короткие сроки.