Изкуствен интелект подобрява диагностиката при рака на главата и шията с помощта на ДНК метилиране
Диагностицирането на рак на главата и шията е предизвикателство. Особено трудно е да се разграничат белодробните метастази на плоскоклетъчен карцином на главата и шията в белия дроб от първичните белодробни плоскоклетъчни карциноми (LUSC).
Разграничаването им един от друг обаче може да има важни клинични последици. Разработен алгоритъм за машинно обучение, базиран на диференциалното метилиране на ДНК, вече може да разграничи първичните белодробни плоскоклетъчни карциноми от метастазите възникнали в областта на главата и шията.
Методът на ИИ е успял да разграничи двата типа с много висока точност, което загатва за потенциала му като клинично диагностично средство.
Изследването е публикувано в Science Translational Medicine.
Всяка година повече от 17 000 души само в Германия са диагностицирани с рак на главата и шията. Там се включват рак на устната кухина, ларинкса и носа, но могат да се засегнат и други области на главата и шията. Някои пациенти с този вид могат да развият и рак на белите дробове.
В по-голямата част от случаите е невъзможно да се определи дали хистологичните препарати представляват белодробни метастази или са от рак на главата и шията на пациента или са втори първичен рак, т.е. първичен рак на белия дроб.
Това разграничение е изключително важно при лечението на хора, засегнати от тези ракови заболявания.
Докато оперативното лечение може да осигури лечение при пациенти с локализиран рак на белите дробове, то пациентите с метастатичен рак на главата и шията в това отношение са с по-лоша преживяемост и при тях ще се изисква лечение например с химиотерапия.
Когато се опитват да разграничат метастазите и втори първичен тумор, патолозите използват установени техники, като анализират микроструктурата на рака и откриват характерни протеини в тъканта взета от пробата.
Поради изразените прилики между рака на главата и шията и този на белите дробове в това отношение, тези тестове обикновено са неубедителни.
Под микроскоп, както плоскоклетъчният карцином на белия дроб, така и плоскоклетъчният карцином на главата и шията се появяват като плътни клетъчни групи с неспецифични модели на растеж, което ги прави невъзможни за разграничаване въз основа на тъканната микроструктура. [Jurmeister / Charité]
Изследвания
Въз основа на предишни изследвания, илюстриращи, че моделите на метилиране на ДНК в раковите клетки са силно зависими от органа, от който ракът произхожда, се тестват тъканни проби за метилиране на ДНК.
Използват се методи, базирани на ИИ, за да се анализират данните за метилирането на ДНК от няколкостотин рака на главата, шията и белите дробове, и така да се обучи алгоритъма, да прави разграничение между двата вида рак.
Откритието
Извършено е било ДНК метилирано профилиране на първични тумори и така са обучили три различни метода на машинно обучение за разграничаване на метастатичния HNSC от
първичния белодробен. ИИ правилно е класифицирал 96,4% от случаите във валидираща група от 279 пациенти с HNSC и LUSC, както и нормални белодробни контроли.
Като независима клинична валидация на подхода са били анализирани серия от 51 пациенти с анамнеза за HNSC и втори тумор на белия дроб, демонстрирайки правилните класификации въз основа на клиникопатологичните свойства, добавяйки se, че подходът може да улесни надеждната диагностика за разграничаването на белодробни метастази на Глава и шия (HNSC) от първичния белодробен (LUSC) за вземането на терапевтични решения в полза на пациента.
Заключение
Отбелязва се, че за да се гарантира, че пациентите с рак на главата и шията и допълнителни белодробни ракови заболявания ще се възползват от резултатите от проучването възможно най-бързо, в момента е в процес на тестване на прилагането на този диагностичен метод в рутинната практика.
Това ще включва проучване за валидирането, за да се гарантира, че новият метод може да бъде предоставен на всички засегнати пациенти.
Източник на информация:
1.https://www.genengnews.com/featured/ai-improves-diagnosis-of-head-and-neck-cancers-using-dna-methylation/?fbclid=IwAR0PjB0wjQ9DgKHXx6qoluaiJJKfZQ8f0QnmsA67toh3QvrzOeWSCX3hxt