В ПГУ обучат первую в России нейросеть, способную идентифицировать виды новообразований щитовидной железы
Версия для печати
В подведомственном Минобрнауки России Пензенском государственном университете создают базу данных с описанием гистологических блоков и стекол доброкачественных и злокачественных новообразований щитовидной железы. Она предназначена для обучения искусственного интеллекта. Теперь пересмотр биопсийного и операционного материала сократится с одного месяца до одной недели. Пензенские ученые первыми в России взялись за создание подобной базы. Об этом сообщило ТАСС.
Щитовидная железа — это самая крупная эндокринная железа внутренней секреции в человеческом организме в форме бабочки. Орган расположен на передней стороне шеи под гортанью. Он играет центральную роль в метаболизме, росте и развитии организма благодаря производству и выделению гормонов.
Щитовидная железа производит два основных йодсодержащих гормона — трийодтиронин и тироксин, которые регулируют обмен веществ в организме, энергетический обмен, рост и развитие тканей. Помимо этого, щитовидная железа вырабатывает гормон кальцитонин, который участвует в обмене кальция.
Среди опухолей эндокринной системы щитовидная железа наиболее подвержена опухолевым процессам. К основным факторам возникновения рака щитовидной железы относят недостаток йода, повышенный радиационный фон и генетическую предрасположенность.
«Своеобразие этого заболевания в том, что оно не имеет на ранних стадиях специфических симптомов, то есть указывающих именно на проблемы в конкретном органе. Зачастую симптоматика злокачественного новообразования сочетается с сопутствующей патологией щитовидной железы. Например, воспаление тканей щитовидной железы (тиреоидит) или увеличение органа (зоб)», — рассказала Анна Слуцкая, разработчик базы данных.
Опасность этого заболевания заключается в том, что на ранних стадиях у пациентов обычно не бывает жалоб. Поэтому рак щитовидной железы зачастую диагностируют на последних стадиях. Здесь важно не потерять время при лечении онкобольных. И первый этап — это точная постановка диагноза. В этом медикам помогает гистологическое исследование биопсийного или послеоперационного материала.
«При биопсии врач берет образец ткани органа или новообразования для изучения под микроскопом и постановки точного диагноза. При исследовании материала, полученного при хирургических вмешательствах, изучается клеточная морфология строения тканей организма. Исследование проводится для пробы ткани, отчужденной у пациента из какого-либо органа», — поясняет руководитель проекта Екатерина Комарова.
После забора материала выполняется его подготовка к исследованию, включающее в себя ряд этапов. Один из них — изготовление гистологических препаратов. Они представляют собой блоки (кусочки фиксированных тканей), из которых изготавливаются тонкие срезы, помещаемые на предметные стекла.
Просматривает гистологический препарат врач-патоморфолог или врач-патологоанатом. При очевидном результате заключение выдается в среднем через 7–10 дней. При возникающих сомнениях в точности поставленного диагноза препарат могут изучать дольше. Срок может увеличиться до одного месяца.
«Для некоторых опухолевых процессов месяц может быть решающим. Рак будет прогрессировать, заболевание перейдет в фазу роста — появятся новые опухолевые узлы или увеличатся имеющиеся злокачественные новообразования. Очень важно понять, как можно скорее, тип опухоли. Это поможет подобрать эффективное лечение: операция или химиотерапия и до оперативного вмешательства, и после», — поделилась Анна Слуцкая.
Научный коллектив проекта: канд. биол. наук, доцент кафедры «Морфология» Медицинского института ПГУ Екатерина Комарова и студентка Медицинского института ПГУ Анна Слуцкая, готов предложить уникальную базу для обучения искусственного интеллекта, которая сократит время пересмотра гистологических препаратов до одной недели.
В их базу включены более 300 описаний гистологических препаратов с наличием злокачественных новообразований щитовидной железы.
Медики загружают в базу фотографии микроскопии гистологических препаратов с отмеченными клетками (норма/патология) щитовидной железы. И описывают тип препарата (срез, мазок и так далее), его название, окраску, тип строения органа.
На основе этих фотографий и описаний в последующем будет обучен искусственный интеллект. Врачу останется загрузить снимки интересующего гистологического препарата, а программа выдаст вероятное заболевание.
«Программа идентифицирует заболевание. Искусственный интеллект поймет, где есть патология, а где норма», — уверена Екатерина Комарова.
Образцы медикам предоставляет Областное бюро судебно-медицинской экспертизы Пензы.
Так срок проведения анализа сократится до одной недели. Это время уйдет на создание и подготовку гистологических блоков и стекол. А компьютерная программа выдаст результат за несколько минут.
Студентка Анна Слуцкая добавила, что их база данных исключит врачебную ошибку:
«Нейросеть сможет заметить опухолевую клетку там, где не заметит человек. И врач-патоморфолог, зная предварительные результаты, после полной готовности гистологических препаратов будет просматривать их уже прицельно. За рабочую смену ему приходится просматривать сотни и даже тысячи препаратов. Глаз может „замылиться”, наша база данных — отличный помощник», — подчеркнула Анна Слуцкая.
Проект получил поддержку конкурса «Ректорские гранты» ПГУ. Исследование продолжается. В планах научного коллектива — увеличить выборку гистологических препаратов и обучить ИИ. В скором времени в России может появиться первая нейросеть, способная идентифицировать разновидности злокачественных образований щитовидной железы.