Міжнародна група дослідників під керівництвом Університету Макґілла (McGill University, Канада) створила модель штучного інтелекту (ШІ), здатну визначати поширення метастазів у мозку на основі МРТ-сканувань, без необхідності хірургічних втручань. За даними дослідження, опублікованого в журналі Neuro-Oncology Advances, точність моделі становить 85%.

Модель ШІ тестували на основі МРТ-сканувань понад 130 пацієнтів із метастатичними пухлинами головного мозку, які проходили операції в Монреальському інституті неврології The Neuro. Для оцінки ефективності моделі її результати порівнювали з даними мікроскопічного аналізу видалених пухлин.

Метастатичні пухлини головного мозку зустрічаються в п’ять разів частіше, ніж первинні пухлини головного мозку. Вони виникають, коли ракові клітини потрапляють у мозок з інших органів, наприклад, легень, молочної залози, нирок або шкіри. Такі пухлини можуть бути особливо агресивними, коли ракові клітини проникають у здорову тканину мозку, що ускладнює їх лікування.

Результати нового дослідження демонструють потенціал машинного навчання для покращення розуміння раку та його лікування. Модель ШІ здатна виявляти зміни у тканині мозку, які свідчать про поширення раку, а також розпізнавати закономірності, які часто залишаються непомітними для традиційних методів візуалізації.

Раніше дослідники визначали потенційно ефективні препарати для лікування метастатичних пухлин мозку, однак для вибору оптимальної стратегії необхідно з’ясувати, чи поширився рак у навколишню тканину. Нині для цього здебільшого використовують хірургічне втручання, але його проведення не завжди можливе через важкодоступність пухлин або високий ризик для пацієнтів.

«З подальшим розвитком наша модель ШІ може стати частиною клінічної практики та допомогти виявляти поширення раку у мозку на ранніх стадіях і з більшою точністю», — зазначив доктор Рехані, лікар-рентгенолог з Університету Торонто та один із провідних авторів дослідження.

Хоча дослідження перебуває на ранніх етапах, дослідники планують розширити базу даних для навчання і вдосконалити модель ШІ для клінічного застосування.

Джерела: