Исследователи из Университета Кейс Вестерн Резерв обнаружили, как быстро и точно предсказать, какие пациенты с раком легких получат пользу от химиотерапии, проанализировав, как устроены иммунные клетки, которые организм отправляет для борьбы с болезнью.
Ученые – с помощью компьютеров с интеллектуальной визуализацией и методов машинного обучения – смогли быстро проанализировать сотни изображений тканей, чтобы не только подсчитать связанные с раком иммунные клетки, но и выявить закономерности в их расположении.
Этот прорывный взгляд теперь может помочь определить, какие пациенты нуждаются в химиотерапии или иммунотерапии на основе компьютерного анализа стандартных изображений слайдов ткани, полученных хирургическим путем или биопсией, сказал Анант Мадабхуши, специалист по лечению и лечению заболеваний. Алекс Нейсон, профессор биомедицинской инженерии II в инженерной школе Case.
"Мы считаем, что благодаря этой работе мы значительно продвинулись в этой области," сказал Мадабхуши, ведущий среди дюжины авторов недавней статьи о работе. "Вам нужна химиотерапия или нет?- это прямая польза для пациента и то, что действительно важно."
В то время как это опубликованное исследование было сосредоточено на ткани рака легких на ранней стадии, дальнейший анализ также предсказал успех иммунотерапии при поздних стадиях рака легких, сказал Мадабхуши.
"Вот почему я так взволнован: это подтверждение того, что мы называем «пространственной архитектурой» иммунных клеток, как предиктора успеха лечения рака легких," он сказал.
Простые слайды тканей, комплексный анализ рака
Онкологи и патологи обычно берут образец ткани на раковые клетки, а затем делают снимок этой ткани.
Но появление алгоритмов глубокого обучения и машинного обучения позволило исследователям находить закономерности среди клеток, которые в противном случае было бы почти невозможно человеческому глазу обнаружить.
Чаще всего это означает анализ самих раковых клеток или, с ограниченным успехом, подсчет лейкоцитов, называемых лимфоцитами, инфильтрирующими опухоль, которые организм отправляет для борьбы с болезнью.
"Одна из больших проблем заключается в том, что рак обычно маскирует иммунный ответ, поэтому для организма рак не представляет собой инородного захватчика," Мадабхуши сказал. "Но это вызывает частичный ответ иммунной системы – недостаточно успешный, чтобы победить рак, но достаточный, чтобы мы могли увидеть и измерить."
По этой причине в течение последних 10-15 лет патологи пытались лучше понять, как этот иммунный ответ может коррелировать с тем, как будет распространяться рак, или как пациент будет реагировать на определенные методы лечения – или даже нужно ли пациенту инвазивные и болезненные методы лечения. химиотерапия обычно назначается практически всем жертвам.
"Но делать это вручную сложно, потому что лимфоцитов сотни тысяч, и сложно определить закономерность," Мадабхуши сказал. "Наша группа нашла способ научить машину находить лимфоциты и расшифровывать их расположение, пространственную архитектуру и предсказывать исход болезни."