Об этом сообщила в пятницу пресс-служба университета Джона Гопкинса (JHU).
"На настоящий момент времени 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 поврежденных белков, цепочек ДНК и молекул жиров. Этот "клеточный мусор" часто становится источником еще 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 ее коллеги разработали новую тестовую систему, позволяющую выявлять значительную часть случаев развития рака печени по обрывкам ДНК, присутствующим в крови пациентов. Ученые 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% и с вероятностью 88% среди пациентов, не предрасположенных к развитию гепатоцеллюлярной карциномы, а также с точностью 80% и вероятностью 85% в нескольких группах риска. Как отмечают ученые, это заметно выше аналогичных показателей для уже существующих диагностических систем, что делает разработанный ими подход особенно перспективным для применения в медицинской практике.