Обсудить современные методы диагностики меланомы с применением и нейросетей в последующей обработке полученных молекулярно-генетических результатов исследований пациентов смогли 13 октября посетители Информационного центра по атомной энергии (ИЦАЭ) Ульяновска в рамках проекта «ИЦАЭ OPEN».

Открытый четверг начался с фирменной настольной игры «Чепухатом». Гостям центра необходимо было указать правильное определение термина из трёх предложенных. «Многие слова были созвучны, например, кларк и кварк. Это путало и заставляло вспоминать школьный курс физики. Классно, что слова были из разных областей знаний – от филологии и музыки до атомных технологий и металлургии», — поделилась Аделина Измайлова, гость ИЦАЭ Ульяновска.

Елена Антонова, д.б.н., профессор, директор научно-исследовательского центра фундаментальных и прикладных проблем биоэкологии и биотехнологии УлГПУ им. И.Н. Ульянова, и Глеб Гуськов, кандидат технических наук, доцент кафедры информационных систем УлГТУ, в ходе «Public Talk» представили комплексную программу по ранней диагностике меланомы на основе разрабатываемой диагностической тест-системы. Результаты исследований в дальнейшем будут обработаны с использованием разрабатываемой информационной системы принятия решений.

Меланома – одна из наиболее опасных и агрессивных злокачественных опухолей, она развивается практически бессимптомно, а прогрессирует стремительно, с высокой предрасположенностью к метастазированию. По данным ВОЗ, в мире ежегодно диагностируется 132 тысячи новых случаев меланомы.

«Уникальность ульяновской разработки в том, что это комплексный подход: диагностическая тест-система совмещается с информационной. Аналогов на данный момент нет ни России, ни в мире», — начала погружение в тему Елена Антонова.

Тест-система будет включать два метода детекции: полимеразная цепная реакция (ПЦР) и xMAP на наносферах, что подойдёт для лабораторий с разным оснащением. В диагностическую тест-систему будет входить перечень большого количества генов, встречающихся при раннем развитии заболевания, а также весь спектр мутаций, характерных как для доброкачественных образований кожи (невус), так и для меланомы.

Для точной диагностики заболевания нужны молекулярно-генетический и гистологический анализ. Полученные данные анализов, результаты макросъёмки и микросъёмки, морфологические данные (цвет кожи и т.д.) и другие лабораторные исследования в дальнейшем требуют серьёзной обработки и сопоставления для определения степени риска развития у пациента меланомы. На этом этапе к работе биологов подключаются биоинформатики с технологиями нейронных сетей, машинного обучения, искусственного интеллекта.

«Нейронные сети не обладают свойством обратной интерпретации. Сеть скажет: «Изображение содержит меланому», — но не сможет указать на проблемы в цвете или размере. Именно поэтому разработка носит название «Система поддержки принятия решения», окончательный диагноз поставит только врач. Задача программистов – создать возможность генерировать долгосрочный прогноз за счёт поиска предвестников заболевания. Именно это актуально для ранней диагностики меланомы. Большая часть работы ещё впереди», — подвёл итог Глеб Гуськов.

«Кросс-дисциплинарные исследования и продукты в области диагностики заболеваний сейчас являются ведущими во всем мире. Наша совместная работа с коллегами позволяет создать уникальную разработку, способную помочь врачам в постановке диагноза и готовую к апробации в клинических учреждениях», — резюмировала Елена Антонова.

«Формат мероприятия интересный: спикерам задавали интересующие многих вопросы, и создавалось ощущение, что именно ты разговариваешь с ними. Тема для обсуждения оказалась очень полезной для меня, так как была связана с медициной и компьютерными технологиями. В наше время современные научные исследования сочетают в себе многие дисциплины, в которых необходимо хорошо разбираться. Спасибо ИЦАЭ за освещение таких вопросов», — поделился впечатлениями Павел Богданов, участник «ИЦАЭ OPEN».