Группа ученых из Института наук о свете Макса Планка (MPL) в Эрлангене разработала новый, быстрый и точный метод анализа клеток в образцах тканей раковых больных без участия квалифицированного патологоанатома. Они используют искусственный интеллект для оценки данных, которые производит их метод.
Во время операции по поводу рака требуется быстрая и точная информация об оперируемой ткани, чтобы определить следующие шаги хирурга. При операции онкологического больного с солидной опухолью хирург направляет образец биопсии патологу для быстрой оценки. Патолог должен оценить, например, здорова ли ткань или насколько далеко рак распространился в органы. Традиционный процесс такой интраоперационной диагностики требует много времени, ресурсов и труда.
Но что, если бы существовал метод, позволяющий провести такой анализ солидных опухолей всего за 30 минут, точно и в отсутствие подготовленного патологоанатома? Это именно результат усилий ученых из MPL и Центра физики и медицины им. Макса Планка (MPZPM) в сотрудничестве с Эрланген-Нюрнбергским университетом им. Фридриха-Александра, Университетской клиникой Эрлангена и Институтом процессов им. Автоматизация (IPA) в Мангейме.
В исследовании, опубликованном в журнале Nature Biomedical Engineering, команда доктора Деспины Сотериу, доктора Маркеты Кубанковой и директора MPL профессора Йохена Гука использует измельчитель тканей, разработанный IPA, для быстрого разрыва образцов биопсии до уровня одной клетки.
Затем эти отдельные клетки анализируют с использованием деформируемой цитометрии в реальном времени (RT-DC), метода без меток, разработанного в лаборатории Guck. С его помощью они могут анализировать физические свойства до 1000 клеток в секунду. Это в 36 тысяч раз быстрее, чем старые, более «традиционные» методы анализа деформируемости клеток.
Физический подход к клеточному анализу
В RT-DC отдельные клетки с высокой скоростью проталкиваются через микроскопический канал, где они деформируются под воздействием стресса и давления. Делается снимок каждой клетки.
По изображениям ученые определяют различные физические свойства клеток, такие как их размер, форма или деформируемость. Кубанкова объясняет преимущества сосредоточения внимания на физических свойствах клеток: «Когда вы идете к врачу, он или она не просто смотрит на вас, но также проводит медицинский осмотр и ощупывает части вашего тела. С помощью традиционных методов анализа образца биопсии патологоанатом может только смотреть на клетки. Мы можем проводить физическое обследование отдельных клеток, и это дает нам гораздо больше информации для работы».
Простого физического осмотра клеток недостаточно для диагностики. Врачи должны быть в состоянии оценить эти результаты без помощи подготовленного патологоанатома или физика. Для этого группа MPL объединила измельчитель тканей и RT-DC с третьим инструментом: искусственным интеллектом (ИИ).
Модель ИИ оценивает большие сложные наборы данных, полученные с помощью анализа RT-DC, и быстро определяет, содержит ли образец биопсии опухолевые ткани или нет. Использование ИИ также подтвердило важность деформируемости клеток в качестве биомаркера, поскольку результаты были заметно хуже, когда ИИ не обучался этой переменной. В целом вся процедура, включая обработку образцов и автоматический анализ данных, занимает менее 30 минут и поэтому достаточно быстра, чтобы ее можно было выполнить во время операции.
Важно отметить, что патологоанатом не обязательно должен быть легко доступен для оценки образца. Это большое преимущество, поскольку интраоперационные консультации не всегда возможны, а в некоторых местах анализ образцов возможен только после завершения операции. В зависимости от результата это часто означает, что через несколько дней пациент должен вернуться в больницу для повторной операции.
В дополнение к тестированию на наличие опухолей метод также использовался для выявления воспаления тканей на модели воспалительного заболевания кишечника (ВЗК). В будущем этот метод может помочь клиницистам оценивать тяжесть заболевания или различать различные типы ВЗК.
Команда стремится однажды перенести свой метод в клинические условия , чтобы помочь или даже заменить классический патологический анализ. Сотериу доволен результатами своего исследования: «Это было доказательство концепции исследования — метод мог очень быстро точно определить наличие опухолевой ткани в наших образцах. Следующим шагом будет продолжение очень тесного сотрудничества с клиницистами для определения как этот метод лучше всего применить в клинике.
Директор MPL и нынешний спикер MPZPM профессор Гук комментирует: «Это первый крупный успех нового MPZPM и яркий пример того, как новые физические подходы могут способствовать решению давних проблем в клинической медицине, таких как точный диагноз рака. С завершением строительства здания MPZPM в медицинском кампусе следующим летом важные взаимодействия между физиками и клиническими исследователями станут еще более частыми и существенными, и можно ожидать больше таких прорывных результатов».
