Исследователи из Каролинского института и SciLifeLab в Швеции объединили методы искусственного интеллекта (ИИ), используемые в спутниковой визуализации и общественной экологии, для интерпретации больших объемов данных из опухолевой ткани. Метод, представленный в журнале Nature Communications , может способствовать более персонализированному лечению онкологических больных.

Хотя последние достижения в области визуализации опухолей позволяют лучше понять микроскопический мир опухолей, задача состоит в том, чтобы интерпретировать огромное количество полученных данных. Поскольку сотни молекул измеряются одновременно в десятках или сотнях тысяч клеток, исследователям стало трудно понять, на каких молекулах и клетках следует сосредоточиться.

Методы искусственного интеллекта в принципе могут помочь исследователям проанализировать эту лавину данных и определить, на чем сосредоточиться. Однако традиционный ИИ, такой как глубокие нейронные сети, часто выполняет задачи, не предоставляя четких объяснений, понятных человеку. Детали того, как работает этот процесс, скрыты или труднодоступны в так называемом «черном ящике».

Исследовательская группа Каролинского института и SciLifeLab осознала ограничения таких методов и искала вдохновение в других областях. Они выявили хорошо зарекомендовавшие себя методы анализа спутниковых изображений и экологии, относящиеся к 2000-м и 1950-м годам соответственно.

Аналогично интерпретации спутниковых изображений

Постоянно разрабатываются новые методы искусственного интеллекта для интерпретации данных спутниковых изображений , например для автоматического определения городов, озер, лесов и пустынь на больших спутниковых изображениях. В экологии передовые методы используются для выявления того, как виды растений, животных и микроорганизмов сосуществуют как сообщества в пределах данной географической области.

«Мы поняли, что интерпретация изображений опухолей аналогична интерпретации спутниковых изображений, а взаимоотношения между клетками в тканях аналогичны взаимоотношениям между видами в экологии», — объясняет Жан Хауссер, старший научный сотрудник отдела клеточных и молекулярных исследований. Биология, Каролинский институт, который руководил исследованием. «Объединив методы, используемые в спутниковой визуализации и экологии, и адаптировав их для анализа опухолевой ткани, мы теперь смогли превратить сложные данные в новое понимание того, как работает рак».

Следующий шаг – применение нового метода в клинических испытаниях. Исследователи сотрудничают с крупной онкологической больницей в Лионе, Франция, чтобы найти ответы на вопрос, почему только некоторые пациенты реагируют на иммунотерапию рака. В рамках другого сотрудничества с клиникой Мэйо в США они выясняют, почему некоторым пациентам с раком молочной железы не требуется химиотерапия.

«С помощью нашего нового метода мы можем выявить важные детали опухолевой ткани, которые могут определить, работает ли лечение рака или нет. Долгосрочная цель — иметь возможность адаптировать лечение рака к индивидуальным потребностям и избегать ненужных побочных эффектов», — говорит Джин Хауссер.