Новый метод анализа рака простаты для точного прогноза рецидивов

Представьте, что вы даете незнакомцу 13 тысяч картин с изображениями клеток и просите найти в них скрытые закономерности. Без подсказок, без учебников. Именно так поступила команда из японского Института RIKEN. Их цель? Заглянуть в будущее онкологии и понять, у каких пациентов рак предстательной железы с большой вероятностью вернется.

В основе метода лежал любопытный принцип — никаких готовых ответов. Система самостоятельно изучала снимки тканей, пытаясь уловить в хаосе клеточных структур невидимые глазу паттерны. Все вычисления легли на плечи суперкомпьютера AIP RAIDEN, который в итоге выдавал человеку понятные и четкие визуализации своих находок.

И знаете что? Машина не только подтвердила правоту опытных патологов, выделив, к примеру, известную шкалу Глисона. Она пошла дальше.

Она обратила внимание на то, на что раньше мы, возможно, смотрели, но не видели: на особенности соединительной ткани, окружающей саму железу, — поясняют исследователи.

Проверка на исторических данных показала поразительный результат. Признаки, найденные системой, предсказывали риск рецидива точнее, чем классические методы. Но настоящая магия случилась, когда объединили старую школу с новыми открытиями — точность прогноза выросла многократно.

Что это значит на практике? Мы стоим на пороге новой, персонализированной онкологии. Теперь, глядя на срез ткани, можно не просто поставить диагноз, а с высокой долей вероятности спрогнозировать сценарий развития болезни и подобрать самое подходящее лечение. Инструмент извлекает из изображения целые пласты информации, которые раньше ускользали.

Это лишь часть большой тенденции, где технологии заново открывают нам знакомые болезни. Например, недавно похожий подход позволил выделить два абсолютно новых подвида рака кишечника, требующих разного лечения. Похоже, мы только начинаем читать настоящую «клеточную летопись» рака.