Специалисты Сеченовского Университета в области регенеративной медицины создали интеллектуальную систему, позволяющую патологоанатомам проводить точную количественную оценку агрессивности почечных онкологических заболеваний. Ученые предложили инновационный подход к интерпретации международной классификации злокачественности опухолей почки (ВОЗ/ISUP). Разработанный алгоритм обрабатывает цифровые снимки новообразований, идентифицируя клетки с четко различимыми ядрышками — морфологическим маркером, демонстрирующим прямую корреляцию с агрессивностью патологии. Научные результаты были представлены в международном издании Cancer Medicine, о чем пресс-служба Сеченовского Университета проинформировала CNews.
В современной практике оценки светлоклеточного почечно-клеточного рака (наиболее распространенной формы онкологии этого органа) патологоанатомы руководствуются визуальным анализом по системе ВОЗ/ISUP, определяя выраженность ядрышек и их распространенность в тканях. Однако даже высококвалифицированные эксперты часто демонстрируют расхождения в диагностике из-за отсутствия четких границ между степенями злокачественности. Коллаборация ученых Сеченовского университета с исследователями ПАО «Вымпелком» и других научных учреждений привела к созданию программного обеспечения на базе компьютерного зрения, автоматически детектирующего и категоризирующего каждую клетку гистологического препарата. Первоначально технология разрабатывалась для оптимизации рутинных процессов патологов, но в ходе исследований привела к значительному научному прорыву.
Обучение алгоритма проводилось на выборке свыше 200 тысяч клеток, что обеспечило высокоточную дифференциацию степеней злокачественности. Система не только дублирует экспертные заключения, но и обнаруживает скрытые взаимосвязи между клеточной архитектоникой опухоли и клиническими прогнозами. Детализированное исследование 50 тысяч клеток из 144 образцов выявило критический порог: при наличии более ~11% клеток с выраженными ядрышками (индикатор высокой агрессивности) средняя продолжительность жизни пациентов сокращается до 2.2 лет. При минимальной концентрации таких клеток прогноз превышает шестилетний рубеж, даже при формальном соответствии одинаковой степени злокачественности.
На основании полученных данных исследователи систематизировали четыре устойчивых морфологических профиля опухолей с индивидуальными прогностическими показателями. Наиболее неблагоприятным оказался «ядрышковый» тип с преобладанием агрессивных клеток, «дистрофический» профиль характеризовался низкой клеточной плотностью вследствие некротических процессов и плохим прогнозом, тогда как «мономорфный» вариант демонстрировал наилучшие клинические перспективы. Установленные морфологические паттерны не всегда коррелируют с официальной градацией, что объясняет вариабельность исходов заболевания у пациентов с идентичными диагнозами.
Исследователи рекомендуют добавить в следующие версии международной классификации два дополнительных параметра: значимый уровень доли клеток с выраженными ядрышками, а также включение дистрофических изменений и некроза в качестве индикаторов крайне неблагоприятного исхода.
«Наши данные демонстрируют, что количественные показатели, вычисленные с применением искусственного интеллекта, помогут точнее классифицировать случаи по ядрышковой шкале, — отметил заведующий лабораторией цифровой микроскопии Алексей Файзуллин. — Врач получит не субъективные оценки вроде "много“ или "мало“, а конкретный числовой показатель, например, 15%. Это объективный и воспроизводимый критерий, применимый для индивидуализированного прогнозирования и подбора лечения».
Созданный алгоритм уже встроен в программное обеспечение для цифрового исследования гистологических образцов опухолей. Система успешно прошла пробное тестирование в патологоанатомическом отделении и готова к внедрению в клиническую работу.
