ИA SakhaNews. Американские медики и математики разработали нейросетевой алгоритм, позволяющий с высокой точностью выявлять рак печени у пациента по обрывкам определённых молекул ДНК, присутствующим в образцах его крови. Об этом сообщила в пятницу пресс-служба университета Джонса Хопкинса (JHU), передаёт ТАСС.
«Сейчас лишь пятая часть пациентов из групп риска проходит обследования, нацеленные на выявление маркеров рака печени, что связано с низкой доступностью тестов и их невысоким качеством работы. Наш подход позволит удвоить число выявляемых случаев рака печени, а также значительно улучшить его раннюю диагностику», - заявила доцент JHU Эми Ким, чьи слова приводит пресс-служба вуза.
Развитие рака и целого ряда болезней сопровождается накоплением в организме большого количества повреждённых белков, цепочек ДНК и молекул жиров. Этот «клеточный мусор» часто становится источником ещё больших проблем для организма. В последние годы ученые разработали несколько диагностических систем, выявляющих опухоли по наличию обрывков ДНК раковых клеток в кровотоке пациентов.
Ким и её коллеги разработали новую тестовую систему, позволяющую выявлять значительную часть случаев развития рака печени по обрывкам ДНК, присутствующим в крови пациентов. Учёные разработали этот подход в ходе анализа свыше семи сотен образцов крови, полученных от здоровых людей и носителей гепатоцеллюлярной карциномы, наиболее распространенной формы злокачественных опухолей печени.
Ученые извлекли и расшифровали структуру обрывков генома, присутствующих в крови, и использовали эти данные для обучения нейросети, способной распознавать характерные особенности в структуре и упаковке нитей ДНК, попавших в кровь из раковых клеток печени. Работу этой системы искусственного интеллекта ученые проверили на двух сотнях образцах крови пациентов, страдавших от гепатоцеллюлярной карциномы и некоторых других тяжелых болезней печени.
Эти тесты показали, что созданная учеными нейросеть выявляла следы присутствия рака с точностью 98 процентов и с вероятностью 88 процентов среди пациентов, не предрасположенных к развитию гепатоцеллюлярной карциномы, а также с точностью 80 процентов и вероятностью 85 процентов в нескольких группах риска. Как отмечают учёные, это заметно выше аналогичных показателей для уже существующих диагностических систем, что делает разработанный ими подход особенно перспективным для применения в медицинской практике.
