Искусственный интеллект определяет тип раковых клеток, что поможет в лечении

У больных раком могут быть огромные различия в типах раковых клеток, даже в пределах одной и той же болезни. Определение конкретных типов клеток может быть очень полезным при выборе метода лечения, который был бы наиболее эффективным, но это занимает много времени и часто сопровождается человеческими ошибками.

Команда из Университета Осаки и его коллеги показали, как эти проблемы могут быть преодолены с помощью системы на основе искусственного интеллекта, которая может идентифицировать различные типы раковых клеток, просто сканируя под микроскопом изображения, достигая более высокой точности. Этот подход может иметь значительные преимущества в области онкологии.

Система основана на сверхточной нейронной сети, форме искусственного интеллекта, смоделированной на визуальной системе человека. В этом исследовании, опубликованном в журнале Cancer Research, эта система применялась для различения раковых клеток мышей и людей, а также эквивалентных клеток, которые также были отобраны для проверки устойчивости к радиации.

«Сначала мы обучили нашу систему на 8000 изображений клеток, полученных с помощью фазово-контрастного микроскопа», - говорит соответствующий автор Хидеши Исии. «Затем мы проверили его точность на других 2000 изображениях, чтобы увидеть, узнал ли он особенности, которые отличают раковые клетки мыши от человеческих, и раковые клетки с резистентностью к радиотерапии».

После создания двумерного графика результатов, полученных системой, результаты для каждого типа клеток группируются вместе, при этом они четко отделены от других клеток. Это показало, что после обучения система могла правильно идентифицировать клетки, основываясь на только их микроскопических изображениях.

«Автоматизация и высокая точность, с которой эта система может идентифицировать клетки, должны быть очень полезны для точного определения, какие клетки присутствуют в опухоли или циркулируют в организме больных раком», - говорит ведущий автор Масаясу Торатани. «Например, знание того, присутствуют ли радиорезистентные клетки, жизненно важно при принятии решения о том, будет ли лучевая терапия эффективной, и после лечения можно применить тот же подход, чтобы увидеть, оказал ли он желаемый эффект».

В будущем команда надеется обучить систему большему количеству типов раковых клеток с конечной целью создания универсальной системы, которая может автоматически идентифицировать и различать все такие клетки.

Источник: https://www.sciencedaily.com/releases/2018/12/181210101946.htm