В настоящее время лучевая терапия проводится с использованием стандартных доз, не учитывающих индивидуальные характеристики опухоли. Чтобы сделать лечение более персонализированным, исследователи из Клиники Кливленда и компании Siemens Healthineers разработали систему искусственного интеллекта (ИИ), которая использует изображения компьютерной томографии пациента и электронные медицинские данные для определения индивидуальных доз облучения (Lancet Digital Health 10.1016 / S2589-7500 (19) 30058 -5).

Для разработки программы были использованы  КТ изображения и данные медицинских карт 944 пациентов с раком легких, прошедших стереотаксическую радиотерапию тела. Лечение высокими дозами радиации проводилось для достижения локального контроля над опухолью у пациентов с ранней стадией рака легких или метастазов в легких. Однако недавние исследования отмечают частые случаи неэффективности облучения для определенных групп пациентов с этим заболеванием. Индивидуальная корректировка доз лучевой терапии смогла бы снизить количество таких инцидентов.

«Результаты лучевой терапии могут быть значительно улучшены с помощью оптимизации доз, — объясняет ведущий автор исследования Мохамед Абазид. — Наша система ИИ поможет врачам разработать на основании медицинских данных пациентов персонализированные схемы доз облучения, которые могут повысить эффективность лечения и смягчить его побочные эффекты».

Система глубокого обучения

В своем последнем исследовании Абазид и его коллеги ввели КТ изображения легких до лечения в Deep Profiler — глубокую нейронную сеть, в процессе обучения которой задействована радиомика. Deep Profiler проанализировал снимки, сравнив множество изменяемых радиомических признаков, чтобы создать характеристики изображений для прогнозирования результатов лечения.

Ученые использовали данные 849 пациентов из собственной исследовательской когорты (т.е. пациентов, проходивших лечение в главном отделении Клиники Кливленда), чтобы обучить и проверить работу системы ИИ. Они обнаружили, что лучевая терапия оказывается неэффективной значительно чаще у пациентов с высокими показателями злокачественности на КТ снимках, чем у пациентов с низкими показателями: совокупная частота неэффективности локального лечения за три года составила 20.3% у пациентов с высоким риском по сравнению с 5.7% в группе с низким риском.

Команда ученых подтвердила точность работы своей системы, используя независимую когорту из 95 пациентов, которые получили стереотаксическую радиотерапию легких в семи аффилированных отделениях клиники и прошли обследование с использованием нескольких типов КТ сканеров. Система точно  поделила пациентов из этой внешней когорты на группы высокого и низкого риска на основании данных, полученных от собственной исследовательской группы пациентов; совокупное количество случаев неэффективности локального лечения за два года составило 9.5% и 39% в группах низкого и высокого риска соответственно.

Эти результаты указывают подгрупп пациентов с дифференцированной чувствительностью к лучевой терапии, которые могут быть выявлены по КТ снимкам.

Индивидуализация дозы облучения

Затем исследователи объединили характеристики изображений, полученные с помощью Deep Profiler, с клиническими данными медицинских карт пациентов — такими, как биологически эффективная доза и гистологический подтип (аденокарцинома и плоскоклеточный рак). Это дало возможность рассчитать iGray — персонализированную дозу облучения, которая минимизирует риск неэффективности локального лечения. Они определили iGray как дозу, специфичную для конкретного пациента, которая снижает вероятность неэффективности лечения до уровня ниже 5% за 24 месяца.

Исследователи отмечают, что для расчета дозы iGray используется клинически подтвержденная линейная квадратичная модель, полученная эмпирически, без каких-либо предположений относительно радиочувствительности отдельных опухолей. Она может быть использована непосредственно в клинических условиях, так как рекомендует уровень дозы, которая может быть достигнута с использованием нескольких схем лечения. В этом исследовании iGray варьировалась от 21.1 до 277 Гр. Это был более широкий диапазон доз, чем использовались на практике (от 39 до 180 Гр), причем  iGray рекомендовала снижение дозы у 23.3% пациентов. Результаты исследования также показали, что в большинстве случаев iGray определяет безопасную для пациента дозу облучения.

«Разработка и проверка этой системы глубокого обучения, основанной на анализе изображений, впечатляет.  Мы впервые использовали медицинские изображения для определения рекомендуемой дозы облучения, что в будущем может напрямую влиять на результативность лечения пациентов, — говорит Абазид. — Эта информационная платформа может дать возможность сделать лечение рака более индивидуальным, но уже сейчас она стала большим шагом вперед в высокоточной радиационной медицине».

На фото: Исследование, проведенное под руководством Мохамеда Абазида из Клиники Кливленда, показывает, что с помощью КТ снимков и данных медицинских карт искусственный интеллект способен персонализировать дозы лучевой терапии, используемые для лечения пациентов, больных раком.

Оригинал новости можно прочитать здесь