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 трех 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.

«Тремя определяющими факторами риска развития меланомы являются ультрафиолетовое излучение, наследственность и множественность образований кожи, таких как невусы. Причём одинаково опасным является как естественное (солнечное) излучение, так полученное от искусственных источников, например солярия. Именно поэтому оптимальными часами для загара являются периоды до 12:00 и после 16:00. Наличие в анамнезе у пациентов солнечных ожогов также может сыграть серьёзную роль в развитии опухоли в последующие годы», — акцентировала внимание на факторах развития заболевания Елена Антонова.

Ранняя диагностика основана на исследовании новообразований, способных к озлокачествованию различных типов невусов. Пациенту важно знать свой молекулярно-генетический статус. Есть большой перечень генов, которые являются драйверными, их мутации определяют высокий риск развития меланомы. Второй тип мутаций – «пассажиры»: они «вносят свой вклад» в развитие рака, это осложняет или ускоряет его течение.

Ранняя диагностика и выявление риска к перерождению доброкачественного новообразования в злокачественное – самая актуальная проблема. Когда меланома уже видна невооружённым глазом, есть только один способ лечения – удаление.

«Нашей задачей является разработка диагностической тест-системы, в которую будет входить перечень анализируемых генов мутации, характерных как для доброкачественных образований кожи (невус), так и для меланомы. Если у человека есть невусы на открытых для солнечных лучей частях тела или в зоне повышенной их травматизации, если образования кровоточат, приносят дискомфорт, то необходимо пройти обследование. Для людей с семейным анамнезом меланомы следует проходить диагностику раз в полгода», — рассказала Елена Антонова.

Тест-система будет включать большое количество генов, как драйверных, так и «пассажиров», встречающихся при раннем развитии меланомы, а также весь спектр мутаций. Планируется апробация разработки в клинических учреждениях. Тест-система будет включать два метода детекции. Полимеразная цепная реакция (ПЦР) станет основным методом. Второй метод – более дорогостоящий xMAP на наносферах. В рамках исследования будут отобраны маркеры ранней диагностики предрасположенности к развитию меланомы. Таким образом разрабатываемая тест-система подойдёт для лабораторий с разным оснащением.

Для точной диагностики меланомы 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.

«Необходимо сформировать такую информационную систему, которая поможет максимально упростить рутинные операции по автоматизации, хранению и редактированию данных. Также разработано несколько модулей, реализующих возможности искусственного интеллекта: нейронные сети и продукционные модели для управления экспертными знаниями», – рассказал о вкладе программистов в разработку Глеб Гуськов.

Обучение нейронных сетей распознаванию фотографий гистосрезов и получение оттуда, например, данных об изменении в ядрах клеток – долгий и кропотливый процесс, напрямую связанный передачей знаний от экспертов.

«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.

«Кросс-дисциплинарные исследования и продукты в области диагностики заболеваний сейчас являются ведущими во всем мире. 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», — 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».