Атипичная гиперплазия протоков (АДГ) – это поражение груди, связанное с четырех-пятикратным увеличением риска рака груди. ADH в первую очередь обнаруживается с помощью маммографии и идентифицируется при биопсии стержневой иглы. Несмотря на многократные прохождения поражения во время биопсии, образцы берутся только из их части. Другие переменные факторы влияют на выборку и точность, так что наличие рака может быть недооценено на 10-45%. В настоящее время хирургическое удаление рекомендуется для всех случаев АДГ, обнаруженных при биопсии стержневой иглы, чтобы определить, является ли поражение злокачественным. Около 20-30% случаев ADH переходят в рак после хирургического удаления. Однако это означает, что 70-80% женщин подвергаются дорогостоящей и инвазивной хирургической операции по поводу доброкачественного (но с высоким риском) поражения.
Исследовательская группа Дартмута под руководством Саида Хассанпура, доктора философии.D., нашли метод машинного обучения, чтобы предсказать повышение уровня ADH до рака. Наличие этой информации может потенциально помочь клиницистам и пациентам из группы низкого риска решить, является ли активное наблюдение и гормональная терапия разумной альтернативой хирургическому удалению. Оценка модели показала, что подход команды к машинному обучению может выявить 98% всех злокачественных новообразований до операции, избавив от операции 16% женщин, которые в противном случае перенесли бы ненужную операцию по поводу доброкачественного образования. Их результаты «Прогнозирование апгрейдов атипичной гиперплазии протоков с помощью подхода машинного обучения для уменьшения ненужных хирургических иссечений» были недавно опубликованы в JCO Clinical Cancer Informatics.
"Наши результаты показывают, что существуют устойчивые клинические различия между женщинами с низким и высоким риском повышения уровня АДГ до рака на основе данных биопсии стержневой иглой, которые позволили нашей модели машинного обучения надежно предсказать повышение уровня злокачественности в нашем наборе данных," говорит Хассанпур. "Это исследование также выявило важные клинические переменные, влияющие на риск повышения уровня АДГ."
Использование хирургического иссечения для исключения злокачественных новообразований небезопасно, так как 70-80% женщин подвергаются инвазивному хирургическому удалению по поводу доброкачественных образований АДГ. "Наша модель потенциально может помочь пациентам и врачам выбрать альтернативный подход к ведению пациентов с низким уровнем риска," говорит Хассанпур. "В эпоху персонализированной медицины такие модели могут быть желательны для пациентов, которые ценят общий подход к принятию решений с возможностью выбора между хирургическим удалением для уверенности и наблюдением, чтобы избежать затрат, стресса и потенциальных побочных эффектов у женщин с низким риском повышение уровня АДГ до рака."
Вскоре команда планирует расширить объем своей модели, включив в нее другие поражения груди с высоким риском, такие как дольчатая неоплазия, папилломы и лучевые рубцы. Они также планируют дальнейшую проверку своего подхода на больших внешних наборах данных с использованием государственных и национальных регистров рака груди и сотрудничества с другими медицинскими центрами.