Инструмент искусственного интеллекта ускоряет классификацию опухолей во время операций на головном мозге

Инструмент искусственного интеллекта ускоряет классификацию опухолей во время операций на головном мозге

Отметка времени: 20 ноября 2023 г., 4:30

Быстрое секвенирование ДНК
Быстрая классификация Сочетание секвенирования ДНК с моделями нейронных сетей значительно ускоряет идентификацию типа опухоли головного мозга во время операции. (Любезно предоставлено: UMC Утрехт)

Для нейрохирурга удаление раковой ткани в головном мозге — это тонкий баланс между максимизацией количества удаленной опухоли, чтобы продлить выживаемость пациента, и минимизацией риска необратимого неврологического повреждения. Новый инструмент, который сочетает в себе быстрое секвенирование ДНК и искусственный интеллект для классификации опухолей центральной нервной системы (ЦНС) во время операции по поводу рака головного мозга, позволяет нейрохирургам принимать более обоснованные решения относительно степени резекции опухоли, которая принесет наибольшую пользу пациенту.

Хирурги имеют ограниченные знания о типе опухоли до операции. В начале операции участки опухолевой ткани удаляются для немедленной гистологической оценки. Но секвенирование ДНК для гистологического и молекулярного анализа, проводимое патологом, обычно требует недели, чтобы поставить окончательный диагноз.

Для сравнения, новый инструмент, названный Sturgeon многоинституциональной командой разработчиков в Нидерландах, может поставить точный диагноз в течение 90 минут для большинства опухолей ЦНС. И как только нейрохирурги узнают тип и агрессивность опухоли, они могут изменить свою хирургическую стратегию в операционной в соответствии с классификацией опухоли.

«Во время операции иногда намеренно оставляют небольшой остаток опухолевой ткани, чтобы предотвратить неврологические повреждения», — объясняет детский нейрохирург. Элко Ховинг в заявлении для прессы. «Но если позже выяснится, например, что опухоль очень агрессивна, может потребоваться повторная операция, чтобы удалить этот последний остаток. Сейчас этого можно избежать, поскольку уже во время первой операции мы будем знать, с каким типом опухоли мы имеем дело».

Сообщая о своих выводах в природа, исследователи – из UMC Утрехт, Амстердам UMC и Центр детской онкологии принцессы Максимы – объяснить, как они создали, обучили и протестировали этот инструмент. Они также описывают его использование во время 25 операций, где Стерджен точно классифицировал 72% опухолей менее чем за 45 минут.

Стерджен работает, используя быстрое секвенирование нанопор, технологию, которая помогает считывать ДНК в режиме реального времени, чтобы получить редкий профиль метилирования во время операции. Паттерны метилирования представляют собой модификации ДНК, которые очень характерны для отдельного типа опухоли, что позволяет проводить молекулярную подклассификацию опухолей ЦНС. Классификатор нейронной сети не зависит от пациента, что означает, что он не требует обучения модели для конкретного пациента, а его запуск на портативном компьютере занимает всего несколько секунд.

Из-за ограниченной доступности наборов данных по метилированию на основе нанопор, Бастианские топы, Йерун де Риддер и его коллеги разработали стратегию получения реалистичных данных обучения на основе стандартных профилей метилирования на основе массивов. Стерджен использует эти данные для увеличения количества доступных обучающих образцов, моделируя тысячи уникальных экспериментов по секвенированию нанопор для каждого профиля метилирования опухоли. В конечном итоге окончательные модели Sturgeon были обучены на 36.8 миллионах смоделированных запусков нанопор и проверены на дополнительных 4.2 миллионах.

Первоначально исследователи обучили Стерджена классифицировать опухоли ЦНС и применили их к разреженным данным секвенирования нанопор в 50 образцах опухолей ЦНС и общедоступном наборе данных секвенированных образцов ЦНС. Модель правильно классифицировала 45 из 50 образцов опухолей в течение 40 минут после начала секвенирования с аналогичными результатами для общедоступного набора данных.

Чтобы конкретно подтвердить эффективность Стерджена в диагностике опухолей ЦНС у детей, команда получила 94 профиля метилирования у педиатрических пациентов, перенесших резекцию опухоли ЦНС, и использовала их для моделирования экспериментов по секвенированию нанопор. Для случаев с четким диагнозом Стерджен правильно классифицировал (с доверительным порогом 0.8) 95.3% из 34,000 25 смоделированных образцов в течение 97.1 минут и 50% в течение XNUMX минут.

«Эти результаты показывают, что окончательный диагноз может быть поставлен в течение 25–50 минут после моделирования секвенирования для подавляющего большинства педиатрических случаев, которые можно классифицировать… с очень низким уровнем ошибок», — пишут они.

Команда также продемонстрировала использование осетровых рыб во время 20 педиатрических операций в Центре принцессы Максимы и пяти операций у взрослых в Амстердамском UMC. Для этого клинического технико-экономического обоснования образцы, полученные для гистологической оценки, были разделены: одна часть использовалась для интраоперационного секвенирования, а другая - для гистологической оценки. Исследователи сообщают, что Стерджен правильно диагностировал 18 из 25 опухолей менее чем за 45 минут секвенирования, а общее время диагностики составило менее 90 минут.

Одним из ограничений Sturgeon является то, что он хорошо работает только в образцах, достаточно представленных в обучающих данных, которые не включают редкие типы опухолей ЦНС. Sturgeon также не так хорошо справляется с анализом образцов, содержащих менее 50% аномальных клеток. Кроме того, большие образцы тканей (около 5 мм)3), необходимы для обеспечения достаточной концентрации ДНК.

Исследователи рассказывают Мир физики что дальнейшие будущие разработки этого метода будут включать применение к другим типам опухолей, таким как саркома или лейкемия, а также проспективную проверку для демонстрации пользы для пациентов и исследования на гораздо большей популяции пациентов.

Отметка времени:

Больше от Мир физики