Автор: 
Диффузная глиома — одна из самых распространенных и опасных опухолей головного мозга. Главным методом лечения глиомы остаётся хирургическое вмешательство, но преимущества и риски операции варьируются в зависимости от генетической структуры опухоли. При одном подтипе, астроцитоме, полное удаление позволяет выиграть в среднем пять лет жизни больного. В других случаях осложнения от операции могут усугубить состояние пациента и уместнее использовать химиолучевую терапию в дополнение к хирургии.
В настоящее время для постановки точного диагноза требуется забор ткани опухоли и дальнейшее лабораторное исследование, которое может занять от нескольких дней до нескольких недель. При этом доступ к молекулярному тестированию на диффузные глиомы ограничен и доступен не во всех центрах лечения онкологии. Сложности в молекулярной диагностике заболевания могут привести к неоптимальной помощи пациентам.
Учёные из Мичиганского университета разработали новый диагностический инструмент на основе искусственного интеллекта. Система называется DeepGlioma и работает, применяя алгоритмы нейронной сети к сканированию ткани опухоли головного мозга. Эти сканы генерируются с помощью метода визуализации в реальном времени, называемого стимулированной рамановской гистологией. Процесс диагностики занимает около 90 секунд и позволяет определять подтип диффузной глиомы во время операции. Статья с исследованием опубликована в журнале Nature Medicine.
В ходе исследования, в котором приняли участие 153 пациента, выявлено что DeepGlioma дифференцирует подтипы опухоли с точностью, превышающей 90%. Учёные надеются, что новый диагностический метод позволит оптимизировать хирургические решения и схемы химиолучевой терапии. Менее 10% пациентов с глиомой принимают участие в клинических испытаниях из-за ограничений в исследованиях молекулярных подтипов. Система DeepGlioma может стать катализатором для переосмысления клинических испытаний, разработки новых лекарств и предоставления пациентам новых методов лечения.
