Электронный нос с поддержкой ИИ обнаруживает рак яичников
При раке яичников симптомы обычно размытые и напоминают проявления других, более распространенных заболеваний. Из-за этого болезнь часто обнаруживают уже на поздних стадиях, когда шансы на выживание значительно снижаются. Более ранняя диагностика могла бы существенно повысить вероятность своевременного лечения. В 2022 году в мире было выявлено примерно 325 000 новых случаев рака яичников и зарегистрировано свыше 200 000 смертей. По прогнозам Всемирного фонда исследований рака, к 2050 году эти показатели значительно увеличатся.
Технология "электронного носа" существует около шести десятилетий. Прототип, который использовали исследователи, оснащен 32 датчиками, реагирующими на различные летучие соединения, выделяемые образцом. Поскольку разные виды рака выделяют разные наборы летучих веществ, каждый из них имеет свой своеобразный "химический профиль". Сами датчики имеют простую конструкцию и доступны на рынке. Однако благодаря стремительному развитию машинного обучения и искусственного интеллекта в последние годы эту технологию удалось применить по-новому и значительно повысить ее возможности.
Сейчас скрининг рака с помощью анализа крови обычно основан на поиске специфических биомаркеров, характерных для определенного типа опухоли. Такой анализ занимает время и не всегда отличается высокой точностью. Как отмечают исследователи, в отличие от рака молочной железы, надежного метода скрининга рака яичников пока не существует. Текущие тесты часто опираются на один биомаркер и не обеспечивают достаточной точности для раннего выявления заболевания.
Созданная учеными технология не ориентируется на поиск одного конкретного биомаркера. Вместо этого "электронный нос" фиксирует широкий спектр летучих соединений, которые выделяются из образцов плазмы крови. Полученные данные затем обрабатываются с помощью современных алгоритмов машинного обучения, способных выявлять характерные для рака яичников закономерности. Модели обучаются на заранее изученных образцах, хранящихся в биобанке. По результатам испытаний точность метода достигает 97%.