Российские ученые ускорили обнаружение меланомы с помощью ИИ
В России разработана нейросеть, которая анализирует электронно-микроскопические снимки клеток меланомы в 15 раз быстрее, чем это делали вручную. Вместо 20-30 минут на одно изображение теперь уходит две минуты.
Меланома – это злокачественная опухоль, которая развивается из пигментных клеток кожи. Она считается одним из самых агрессивных видов рака из-за способности быстро давать метастазы. Одним из основных методов ее диагностики является микроскопия. Но изучать раковые клетки под электронным микроскопом – работа кропотливая и медленная. На один снимок у специалиста может уходить до 30 минут. А снимков может быть сотни, за каждым из которых – человеческая жизнь.
Специалисты Института цитологии и генетики Сибирского отделения РАН и Научно-исследовательского института клинической и экспериментальной лимфологии разработали нейросеть, которая сокращает время обработки одного изображения до двух минут. Это ускоряет работу в 10-15 раз. Результаты их работы уже опубликованы в международном журнале Journal of Imaging.
Как создавали нейросеть
Разработчики обучили алгоритм на сотнях электронно-микроскопических изображений клеток мышиной меланомы. Этот тип опухоли выбрали не случайно, так как он давно служит стандартной моделью в лабораторных экспериментах, и ученые накопили обширную базу примеров для тренировки нейросети.
В основе алгоритма заложены методы компьютерного зрения. Авторам удалось добиться стабильной работы модели, несмотря на то, что снимки, полученные с электронного микроскопа, часто имеют дефекты и размытые границы. Сейчас алгоритм работает стабильно.
Что видит алгоритм?
В центре внимания оказались два внутриклеточных компонента. Это митохондрии, которые вырабатывают энергию, и эндоплазматический ретикулум, депо для ионов кальция. Их взаимодействие играет критическую роль в клеточной сигнализации. Если эта связь нарушается, опухолевые клетки перестают получать сигналы к запрограммированной гибели (апоптозу).
Именно участки соприкосновения этих структур ученые рассматривают как наиболее перспективную мишень для противораковой терапии. Воздействуя на них, можно остановить неконтролируемое размножение раковых клеток и вывести болезнь в ремиссию.
Меланома и не только
Пока российская разработка адаптирована исключительно для меланомы. Но в планах исследователей – расширить ее применение на другие типы опухолей и адаптировать их для анализа биопсийного материала человека. Это откроет путь к использованию нейросети не только в фундаментальной науке, но и в ежедневной клинической практике. И уж точно спасет не одну сотню человеческих жизней.
На базе разработки также создан веб-сервис, который формирует таблицу с результатами анализа. В перспективе подобные инструменты могут стать стандартом в исследовательских центрах, где сейчас значительная часть работы выполняется вручную. Также планируется объединить подобные алгоритмы с системами цифровой патологии и анализа медицинских изображений.
Компьютерное зрение в микроскопии
Разработка сибирских ученых вписывается в общий тренд цифровизации российской медицины и, в частности, онкологической службы, одного из самых важных направлений здравоохранения в мировом масштабе.
В 2023 году российские ученые подготовили базу размеченных микроскопических изображений раковых клеток для обучения систем компьютерного зрения. В Сеченовском университете обучили нейросеть обнаруживать метастазы колоректального рака на цифровых гистологических препаратах. В 2024 году в Южном федеральном университете разработали метод обработки микрофотографий, который вдвое уменьшил погрешность при определении числа соседних клеток.
В 2025 году в Санкт-Петербургском политехническом университете создали нейросеть, которая автоматически устраняет оптические искажения микроскопических изображений. Сибирская разработка – это еще одно доказательство того, что искусственный интеллект скоро станет обязательным инструментом в лабораторной диагностике.
