При лечении рака врачам необходимо уничтожить как можно больше злокачественных клеток, затронув при этом как можно меньше здоровых. Иными словами, речь идет о компромиссе между эффективностью и побочными эффектами, отмечает IEEE Spectrum. По мнению специалистов из Массачусетского технологического института (США), это звучит как задача из сферы машинного обучения.
Отталкиваясь от этой мысли, ученые разработали самообучающуюся нейросеть, которая специализируется на глиобластоме — смертельной разновидности рака мозга.
Обычно в ходе ее лечения применяются ударные дозы химиотерапии и радиации, которые сами по себе опасны для пациента. В задачу алгоритма входило снизить эти дозы, подобрав минимальную эффективную дозировку.
Создать такую нейросеть оказалось непросто. Чтобы достичь успеха, исследователям пришлось применить обучение с подкреплением сигналами от среды взаимодействия. Эта методика, например, позволила AlphaGo от DeepMind обыграть чемпионов по го. ИИ «скормили» данные о клинических испытаниях 50 пациентов с глиобластомой и провели 20 000 испытаний на компьютерных моделях.
Специалисты из MIT немного модифицировали изначальную методику, использовав «неортодоксальный» подход. Вместо единственной цели — уничтожить опухоль — алгоритм заставили искать баланс между борьбой с раком и побочным воздействием. Каждый раз, когда выбор ИИ приводил к уменьшению опухоли, он получал «награду», но применение максимальных доз вело за собой «наказание».
После обучения модель проверили на 50 новых случаях, смоделированных компьютером. По сравнению с используемыми сегодня режимами лечения, схемы, предложенные ИИ, позволили сократить размеры опухоли, снизив частоту и размеры доз.
Методику еще предстоит проверить на реальных пациентах, однако если она будет одобрена, врачи получат дополнительный инструмент борьбы с опасной болезнью.
Диагноз «глиобластома» до сих пор звучит как смертный приговор, однако ученые не сдаются и ищут новые средства борьбы с ней. Среди предложенных вариантов — препарат, повышающий уязвимость опухоли к радиации и молекула, нарушающая ее энергетический обмен. Помимо этого ученые смогли понять, как глиобластома подавляет иммунную систему.
