Новый шаг в лечении рака груди

Исследовательская группа под руководством ученых из Университета Южной Калифорнии разработала новый способ идентификации молекулярных маркеров в раковых опухолях молочной железы.

С помощью машинного обучения исследователи научили компьютер быстро сортировать изображения опухолей молочной железы, чтобы идентифицировать, какие из них имеют рецепторы эстрогенов. Эти данные являются ключом к определению  прогнозов и вариантов лечения болезни.

Работа ученых открывает новый путь для лечения рака молочной железы, характеризующегося более быстрыми результатами и меньшей стоимостью, по сравнению со стандартными терапевтическими методами.

«Мы можем использовать машинное обучение, чтобы выявлять наиболее эффективные методы лечения, быстрее передавать информацию пациентами и помогать большему количеству людей» - отметили исследователи.

Рак молочной железы является одним из самых распространенных типов рака у женщин в США. Хотя смертность постепенно снижается, она все еще остается второй по значимости причиной летального исхода от онкологических заболеваний у женщин и главной причиной смерти от рака среди латиноамериканок.

Согласно данным Центров по контролю заболеваний США, около 237 000 случаев рака молочной железы диагностируются в США, и около 41 000 человек умирают от этого заболевания.

Ключ к идентификации и лечению рака – это понимание природы опухоли. Раковые клетки. содержащие рецепторы эстрогена и других гормонов, по-разному реагируют на противоопухолевые лекарственные средства, которые нацелены на эти механизмы. К сожалению, тестирование на маркеры является медленным и неэффективным процессом.

«Если у вас диагностирован рак, пройдет несколько недель, прежде чем вам позвонит врач и сообщит об успешной идентификации маркера. С технологией машинного обучения вы можете получить необходимую информацию в первый день тестирования. Это поможет быстрее подобрать эффективный лекарственный препарат и дозу» - сообщили исследователи.

Хотя машинное обучение ранее использовалось для обнаружения рака, исследование Университета Южной Калифорнии адаптировало технологию к фокусировке внимания на контрольных маркерах клеточного ядра. Ключевым моментом было извлечение параметров, описывающих форму ядер, и их введение в нейронную сеть, которая может изучать связи между формой ядра и молекулярными маркерами.

Ученые использовали общедоступные изображения гистопатологии, в которых раковые ткани окрашивались гематоксилином-эозином. Затем они определили клинический статус у 113 пациентов с раком и разделили участников на две группы. Первая группа использовалась для обучения алгоритма сверточной нейронной сети, который используется для улучшения визуальных образов, а вторая – для тестирования машины. Когда ученые сравнили два набора, они обнаружили сильную корреляцию, подтверждающую, что алгоритм может предсказать статус рецептора эстрогена опухоли.

Новое исследование показывает, что новая технология может улучшить и ускорить лечение больных с раком. Сейчас проводятся испытания по валидации, после которых разработка ученых будет использоваться в клинической практике.

Источник: https://medicalxpress.com/news/2018-09-scientists-telltale-markers-breast-cancer.html