Главная  Информация для покупателей  Новости науки  Искусственный интеллект поможет диагностировать рак молочной железы

Искусственный интеллект поможет диагностировать рак молочной железы

01 апреля 2021


Сегодня лечение рака все больше связано с изучением молекулярных характеристик, определяемых в образцах опухолевой ткани. Множество проводимых исследований ориентируются на выявление изменений ДНК в ней, а также характера этих изменений. В изучаемых образцах тканей ученых также интересует экспрессия генов и белков. Но несмотря на данные ориентиры, которые помогают в диагностике заболевания, исследователи все больше понимают, что прогрессирование рака находится в тесной связи с межклеточным перекрестным взаимодействием, а также взаимодействием, которое наблюдается у неопластических клеток с окружающих их тканями.

Хотя методы с использованием систем микроскопии позволяют проводить исследование биологические процессов с достаточно высокой пространственной детализацией, все же они позволяют осуществлять лишь ограниченное измерение необходимых молекулярных маркеров. Последние, скорее, можно в полной мере определить с помощью взятых из тканей белков или ДНК. В таком режиме изучения пространственная детализация фактически невозможна — остается неясной связь между этими маркерами и микроскопическими структурами.

Если говорить о раке молочной железы, то здесь количество иммигрировавших в опухолевой ткани иммунных клеток лимфоцитов оказывает прямое влияние на прогноз пациента. Ученые спорят о том, имеет ли это число какую-либо прогностическую ценность. По их словам, есть хорошие и надежные гистологические и молекулярные данные, обладающие высокой пространственной детализацией. Но пока не обнаруживаются решающие связи между данными визуализации и высокомерными молекулярными данными.

Именно этот симбиоз и позволил реализовать недавно опубликованный подход. Новая система, оснащенная искусственным интеллектом, помогает облегчить обнаружение патологических изменений, отраженных на микроскопических изображениях. В это же время появляется возможность обеспечить точную визуализацию тепловой карты. Эта карта, в свою очередь, отражает степень вклада каждого пикселя микроскопического изображения в диагностический алгоритм.

Исследовательская группа также преуспела в дальнейшем значительном развитии этого процесса: аналитическая система была обучена с помощью комплекса процессов машинного обучения, чтобы быть способной предсказывать необходимые для лечения молекулярные характеристики, включая экспрессию генов, экспрессию белков в конкретных областях ткани и состояние ДНК. Для выявления некоторых параметров используются гистологические изображения.

NDD_DDDDNDDD

Другая информация
04 ноября 2021
Создан микро-наномотор, управляемый энергией видимого света

МНМ не только служат идеальными модельными системами для неравновесной физики, но и обладают большим потенциалом в микрофлюидике и биомедицинских приложениях.

01 ноября 2021
Антитела IgG3 показали высокую эффективность против SARS-CoV-2

Превосходная нейтрализация может быть следствием сшивания спайкового белка SP на поверхности вируса. Это следует учитывать при разработке терапии и вакцин.

28 октября 2021
Байесовская нейронная сеть предсказывает распад компактных планетных систем

Чтобы решить проблему прогнозирования нестабильности компактных систем, современные ученые решили внедрить архитектуру глубокого машинного обучения.

25 октября 2021
Ледяные иглы сплетают узоры из камней в замерзающих пейзажах

Узорчатая почва, определяемая сегрегацией камней в зависимости от их размера, является одной из наиболее поразительно самоорганизующихся характеристик полярных и высокогорных ландшафтов.

21 октября 2021
Экологические кризисы привели к формированию новой геологической эпохи — антропоцен

Эта эпоха стартовала в середине 20-го века и наглядно отражает то большое ускорение, которое началось со времен индустриализации в Европе.

Вся информация


Сайт использует файлы cookies. Продолжая просматривать сайт Вы соглашаетесь с использованием cookies. Хорошо!