Вы зашли на мобильную версию сайта
Перейти на версию для ПК

Челябинские ученые научились прогнозировать развитие рака щитовидной железы

Челябинские ученые завершили исследования по прогнозированию рака щитовидной железы
Челябинские ученые завершили исследования по прогнозированию рака щитовидной железы Фото:

Ученые Южно-Уральского государственного медицинского университета (ЮУГМУ) в Челябинске научились прогнозировать развитие рака щитовидной железы. Онколог, доцент кафедры общей хирургии вуза Сергей Лукьянов 29 июля объяснил URA.RU, что новый подход помогает оценить степень риска развития метастазов у данных пациентов.

«Рак щитовидной железы развивается медленно. В некоторых странах, таких как Япония и Южная Корея, небольшие опухоли размером менее одного сантиметра не подлежат хирургическому вмешательству. Однако даже микрокарциномы могут иногда привести к метастазам. Поэтому важно заранее понимать, будет ли заболевание развиваться негативно. Прогнозировать риск прогрессирования мы научились на основании анализа молекулярно-генетических изменений в опухоли», — сообщил URA.RU Лукьянов.

Методика построена на возможностях нейросетей. Ведущий эндокринологический центр из Москвы предоставил истории болезней 200 пациентов. Выборку для построения модели разделили на две части: обучающую и тестовую. С помощью одной искусственный интеллект выявлял взаимосвязи, с помощью другой — подтверждал свою состоятельность.

«Часто решением проблемы выступают генетические исследования. Однако в этом случае надо учитывать сотни и даже тысячи влияющих факторов. Человек этого сделать не в состоянии, а нейросеть обучиться может. Что наши программисты в ЮУГМУ вместе с коллегами из Новосибирского госуниверситета и попытались сделать», — уточнил собеседник URA.RU.

В ходе исследования система сформировала прогнозы для 100 пациентов. При этом чувствительность системы достигла 100%, спрогнозировав все случаи, где возникли метастазы. Однако точность прогноза составила 50% за счет того, что у половины пациентов, кому ИИ предсказал ухудшение, просто вовремя успели прооперировать, и негативное развитие болезни не успело произойти.

Проект финансировался за счет государственных средств, предоставленных Минздравом РФ и Минобрнауки страны. Продолжительность исследований составила три года. По словам Лукьянова, методика пока не готова к широкому внедрению в медицинскую практику, так как требует дополнительных утверждений. В будущем ученые намерены развивать направление прогнозирования.

В июне Лукьянов рассказал URA.RU об открытии нового маркера рака щитовидной железы. Это позволило челябинским медикам повысить эффективность анализов с 8 до 100%. 

Сохрани номер URA.RU - сообщи новость первым!

Не упустите шанс быть в числе первых, кто узнает о главных новостях России и мира! Присоединяйтесь к подписчикам telegram-канала URA.RU и всегда оставайтесь в курсе событий, которые формируют нашу жизнь. Подписаться на URA.RU.

Все главные новости России и мира - в одном письме: подписывайтесь на нашу рассылку!
На почту выслано письмо с ссылкой. Перейдите по ней, чтобы завершить процедуру подписки.
Ученые Южно-Уральского государственного медицинского университета (ЮУГМУ) в Челябинске научились прогнозировать развитие рака щитовидной железы. Онколог, доцент кафедры общей хирургии вуза Сергей Лукьянов 29 июля объяснил URA.RU, что новый подход помогает оценить степень риска развития метастазов у данных пациентов. «Рак щитовидной железы развивается медленно. В некоторых странах, таких как Япония и Южная Корея, небольшие опухоли размером менее одного сантиметра не подлежат хирургическому вмешательству. Однако даже микрокарциномы могут иногда привести к метастазам. Поэтому важно заранее понимать, будет ли заболевание развиваться негативно. Прогнозировать риск прогрессирования мы научились на основании анализа молекулярно-генетических изменений в опухоли», — сообщил URA.RU Лукьянов. Методика построена на возможностях нейросетей. Ведущий эндокринологический центр из Москвы предоставил истории болезней 200 пациентов. Выборку для построения модели разделили на две части: обучающую и тестовую. С помощью одной искусственный интеллект выявлял взаимосвязи, с помощью другой — подтверждал свою состоятельность. «Часто решением проблемы выступают генетические исследования. Однако в этом случае надо учитывать сотни и даже тысячи влияющих факторов. Человек этого сделать не в состоянии, а нейросеть обучиться может. Что наши программисты в ЮУГМУ вместе с коллегами из Новосибирского госуниверситета и попытались сделать», — уточнил собеседник URA.RU. В ходе исследования система сформировала прогнозы для 100 пациентов. При этом чувствительность системы достигла 100%, спрогнозировав все случаи, где возникли метастазы. Однако точность прогноза составила 50% за счет того, что у половины пациентов, кому ИИ предсказал ухудшение, просто вовремя успели прооперировать, и негативное развитие болезни не успело произойти. Проект финансировался за счет государственных средств, предоставленных Минздравом РФ и Минобрнауки страны. Продолжительность исследований составила три года. По словам Лукьянова, методика пока не готова к широкому внедрению в медицинскую практику, так как требует дополнительных утверждений. В будущем ученые намерены развивать направление прогнозирования. В июне Лукьянов рассказал URA.RU об открытии нового маркера рака щитовидной железы. Это позволило челябинским медикам повысить эффективность анализов с 8 до 100%. 
Комментарии ({{items[0].comments_count}})
Показать еще комментарии
оставить свой комментарий
{{item.comments_count}}

{{item.img_lg_alt}}
{{inside_publication.title}}
{{inside_publication.description}}
Предыдущий материал
Следующий материал
Комментарии ({{item.comments_count}})
Показать еще комментарии
оставить свой комментарий
Загрузка...