Рак предстательной железы (РПЖ) — одно из самых распространенных злокачественных новообразований мочеполовой системы во всем мире. В настоящее время радикальная простатэктомия считается одним из наиболее эффективных методов лечения. Однако, несмотря на хирургическое вмешательство или лучевую терапию и даже стандартную андроген-депривационную терапию (АДТ), у 27–53% пациентов сохраняется безрецидивный период, влияя на качество их жизни.
Клинические характеристики, такие как возраст, степень злокачественности и стадия опухоли, имеют решающее значение для оценки выживаемости пациентов.
Однако, полагаясь исключительно на клиническую информацию, часто невозможно в полной мере учесть сложные особенности опухоли, что требует интеграции гистопатологических характеристик для повышения точности прогностических оценок. Несмотря на прогресс в методах лечения, в области персонализированного лечения и прогностических оценок остаются значительные проблемы.
Рецептор андрогена (AR) играет важнейшую роль в развитии рака предстательной железы (РПЖ). AR — это ядерный рецептор, который необходим для регуляции пролиферации, дифференцировки и выживания клеток предстательной железы. Еще в 1840-х годах исследователи впервые продемонстрировали, что кастрация может привести к регрессии рака предстательной железы, что подчёркивает важность сигнального пути андрогенов при РПЖ. Следовательно, AR стал ключевой мишенью при лечении рака предстательной железы.
Выражение рецепторов андрогенов традиционно оценивается с помощью методов иммуногистохимического окрашивания (IHC). Однако этот метод имеет ряд ограничений, в том числе трудоемкость, высокую субъективность и непостоянство результатов. Поэтому в области патологии существует спрос на автоматизированные системы анализа, которые значительно сокращают трудозатраты, повышают воспроизводимость и точность диагностики.
Роль искусственного интеллекта в исследовании
В последние годы, благодаря развитию вычислительной техники и широкому распространению визуализации всего поля зрения (WSI), искусственный интеллект (ИИ) добился успехов в различных областях. В частности, при автоматизированном анализе гистопатологических данных технология ИИ может извлекать из цифровых изображений субвизуальные признаки, незаметные невооруженному глазу, что позволяет диагностировать заболевания и прогнозировать их течение.
Уже успешно разработаны многочисленные диагностические и прогностические системы на основе ИИ, которые показали многообещающие результаты в клинических применениях.
Результаты оказались лучше, чем предполагалось
В исследовании, опубликованном в журнале Scientific reports ученые рассказали, как разрабатывали систему искусственного интеллекта, способную с высокой точностью прогнозировать экспрессию AR на цифровых препаратах H&E. Система также использует методы визуализации для отображения прогнозируемых областей AR, тем самым расширяя возможности патологического распознавания рака предстательной железы. Создав прогностическую модель на основе нейронной сети, исследователи смогли прогнозировать послеоперационный прогноз для пациентов с раком предстательной железы на основе прогностически значимых клеточных признаков.
Они отметили, что результаты превзошли их ожидания и подтвердили важность увеличения размера набора данных для повышения эффективности прогнозирования.
Хотя прогностическая эффективность на внешнем наборе данных для проверки была относительно менее удовлетворительной, говорится в исследовании. Однако она все же показала многообещающие результаты. По сравнению с набором данных для проверки, модель продемонстрировала более точные и стабильные показатели, подтвердив тем самым прогностическую эффективность модели сегментации. Результаты внешней валидации подчеркивают необходимость использования данных из разных центров для повышения обобщаемости модели.