Ученые из Юго-западного медицинского центра Техасского университета (UT Southwestern Medical Center) выработали метод, благодаря которому искусственный интеллект может предсказать, какие виды рака кожи являются высокометастатическими. Результаты исследования опубликованы на портале научных новостей EurekAlert.

«Теперь у нас есть общая структура, которая позволяет нам брать образцы тканей и прогнозировать механизмы внутри вызывающих болезнь клеток. В настоящее время это невозможно осуществлять каким-либо другим способом», — сказал руководитель исследования и профессор отделения биоинформатики в UTSW Гауденц Данузер.

По его словам, с помощью методов, основанных на глубоком обучении, искусственный интеллект улавливает различия в изображениях, невидимые человеческому глазу.

Данузер и его команда применили ИИ для поиска различий в изображениях клеток меланомы с высоким и низким метастатическим потенциалом. Затем команда провела обратный инжиниринг результатов искусственного интеллекта, чтобы определить, какие особенности изображений характеризуют эти различия.

Используя образцы опухолей семи пациентов и информацию о прогрессировании их заболевания, включая метастазы, ученые сняли на видео примерно 12 тыс. случайных клеток в чашках Петри (лабораторной посуде), что дало около 1,7 млн необработанных изображений. Затем исследовательская группа с помощью ИИ-алгоритма нашла 56 количественных признаков на изображениях.

Команда обнаружила одну особенность, которая позволяет точно различать клетки с высоким и низким метастатическим потенциалом. Производя манипуляции с числовыми характеристиками, исследователи создали искусственные изображения, которые преувеличивали видимые характеристики, присущие метастазам.

Высокометастатические клетки производили больше пальцевидных выступов, а также характеризовались повышенным рассеянием света — этот эффект может быть связан с тонкими перестройками клеточных органелл.

Данузер отметил, что этот метод требует дальнейшего изучения, прежде чем его можно будет внедрить в клиническую практику. Однако он перспективный для того, чтобы выявлять важные признаки рака и других заболеваний.