Команда из университетской больницы Гейдельберга и Немецкого центра онкологических исследований разработала новый метод автоматизированного анализа изображений опухолей головного мозга. В своей недавней публикации авторы показывают, что методы машинного обучения, тщательно обученные стандартной магнитно-резонансной томографии (МРТ), более надежны и точны, чем известные радиологические методы лечения опухолей головного мозга. Таким образом, они вносят ценный вклад в индивидуальное лечение опухолей. Кроме того, утвержденный метод является важным первым шагом на пути к автоматизированному высокопроизводительному анализу данных медицинских изображений опухолей головного мозга.
Глиомы – самые распространенные и самые злокачественные опухоли головного мозга у взрослых. В Германии около 4500 человек ежегодно диагностируют глиому. Опухоли часто не удается полностью удалить хирургическим путем. Химиотерапия или лучевая терапия эффективны лишь в ограниченной степени, поскольку опухоли обладают высокой устойчивостью. Поэтому срочно необходимы новые и точно проверенные подходы к лечению.
Одним из важнейших критериев точной оценки эффективности нового метода лечения опухолей головного мозга является динамика роста, определяемая с помощью МРТ. Однако ручное измерение расширения опухоли в двух плоскостях при МРТ-сканировании с контрастным усилением подвержено ошибкам и приводит к немного разным результатам. "Это может отрицательно повлиять на оценку терапевтического ответа и, следовательно, на воспроизводимость и точность научных утверждений, основанных на визуализации," объясняет Мартин Бендсзус, медицинский директор отделения нейрорадиологии университетской клиники Гейдельберга.
В своем текущем исследовании врачи и ученые из Университетской клиники Гейдельберга и Немецкого центра исследования рака (DKFZ) описывают огромный потенциал методов машинного обучения в радиологической диагностике. Команда разработала нейронные сети для оценки и клинической проверки терапевтического ответа опухолей головного мозга на основе МРТ стандартизированным и полностью автоматизированным способом.
Используя справочную базу данных с МРТ-сканированием почти 500 пациентов с опухолями головного мозга в университетской больнице Гейдельберга, алгоритмы смогли автоматически распознавать и локализовать опухоли головного мозга с помощью искусственных нейронных сетей. Кроме того, алгоритмы были обучены объемному измерению отдельных областей (абсорбирующая контрастное вещество часть опухоли, перитуморальный отек) и точно оценивать реакцию на терапию.
Результаты были подтверждены в сотрудничестве с Европейской организацией по исследованию и лечению рака (EORTC). "Оценка более 2000 МРТ 534 пациентов с глиобластомой со всей Европы показывает, что наш компьютерный подход позволяет более надежно оценить терапевтический ответ, чем традиционный метод измерения вручную. Нам удалось повысить надежность оценки на 36 процентов. Это может иметь решающее значение для оценки эффективности терапии на основе изображений в клинических испытаниях. Прогноз общей выживаемости также стал более точным с помощью нашего нового метода," объясняет Кикингередер.
Цель врачей и ученых Гейдельберга – как можно быстрее использовать перспективную технологию для стандартизированной и полностью автоматизированной оценки терапевтического ответа опухолей головного мозга в клинических исследованиях, а в будущем и в повседневной клинической практике. Кроме того, исследователи разработали и оценили программную инфраструктуру, которая позволяет полностью интегрировать новый метод в существующую радиологическую инфраструктуру. "Таким образом, мы создаем предпосылки для широкого применения и полностью автоматизированной обработки и анализа МРТ опухолей головного мозга в течение нескольких минут," объясняет Клаус Майер-Хайн.
Новая технология в настоящее время проходит переоценку в NCT Heidelberg в рамках клинического исследования по улучшению лечения пациентов с глиобластомой. "Для прецизионной терапии выдающееся значение имеет стандартизированная и надежная оценка эффективности новых подходов к лечению. Разработанная нами технология может внести здесь решающий вклад," объясняет Вольфганг Вик.
"С помощью этого исследования мы смогли продемонстрировать большой потенциал искусственных нейронных сетей в радиологической диагностике," резюмирует Филипп Кикингередер. "В будущем мы хотим развивать технологию автоматизированного высокопроизводительного анализа данных медицинских изображений и передавать их не только на опухоли головного мозга, но и на другие заболевания, такие как метастазы в головной мозг или рассеянный склероз," добавляет Клаус Майер Хейн.