Иммунотерапия злокачественной опухоли — эффективный метод борьбы, но работает только для одной категории пациентов. Новый алгоритм на основе искусственного интеллекта успешно предсказывает, будет ли польза от дорогостоящей процедуры.
Американские исследователи разработали инструмент на основе ИИ, который оценивает снимки компьютерной томографии и прогнозирует успех или неудачу применения иммунотерапии для лечения рака. Их алгоритм определяет пациентов с опухолью легких, которые действительно получат пользу от лечения, стоимость которого в среднем оценивается в сумму около $200 тысяч в год. Выводы опубликованы на сайте Кейсовского университета Западного резервного района.
Принцип иммунотерапии рака заключается в том, что лекарства помогают собственной иммунной системе бороться с опухолевыми клетками. Этот прогрессивный метод лечения исследуется для многих типов рака. На практике сейчас реагирующих на иммунотерапию пациентов — около 20%.
«Очень важно определить, кто именно отреагирует на лечение, чтобы пациент получил пользу от лечения, а не потратил последние сбережения», — сказал соавтор исследования Анант Мадабхуши.
Алгоритм анализирует снимки опухоли на КТ и оценивает изменения в текстуре, объеме и форме опухоли. Обычно врач принимает решение о реакции организма, основываясь только на размере пораженного участка. Теперь ученые обнаружили, что изменение текстуры опухоли является более точным показателем эффективности.
«Бывает так, что из-за повреждения сосуда узелок внутри опухоли может выглядеть больше после лечения, однако терапия все же сработала для человека. И теперь мы можем это спрогнозировать», — прокомментировал Мадабхуши.
ИИ показал хорошие результаты среди пациентов, которые получали различные лекарственные средства, подчеркнули авторы. Это указывает на потенциал универсальности подхода. Предположения ученых будут проверены в следующих этапах исследований.
Недавно другая группа ученых из США доказала, что их экспериментальный препарат для иммунотерапии поможет в борьбе с опухолями мочевого пузыря, молочной железы, толстой кишки, меланомы и саркомы.
