Объединив данные по патологическим изображениям 13 типов рака и сопоставив их с клиническими и геномными данными, команда исследователей из Университета Стоуни-Брук, теперь способнаидентифицировать опухолевые инфильтрационные лимфоциты (ОИЛ). Они позволят специалистам по раку получить опухоле-иммунную информацию из общедоступных слайдов патологии. Исследование опубликованно в Cell Reports, в документе подробно описывается, как ОИЛ связаны с молекулярной характеристикой опухолей и выживанием пациентов. Этот метод может служить основанием для того, чтобы лучше диагностировать и разработать план лечения рака, который реагирует на иммунную терапию, такой ​​как меланома, легкие, мочевой пузырь и некоторые виды рака толстой кишки.

Для получения информации о том, как проводят лечение меланомы в Израиле лучшие специалисты страны, оставьте заявку и мы свяжемся с Вами в ближайшее время.

Золотым стандартом для диагностики рака остается отчет о патологии из биопсии опухолевой ткани. Диагностика играет ведущую роль в том, как пациент будет лечиться. В определенных ситуациях и с формами рака, которые лечились иммунной терапией, патологам поручено делать наблюдения за иммунологическими особенностями опухолевой ткани, чтобы определить, какие пациенты, скорее всего, получат пользу от этих методов лечения.

«Эта статья демонстрирует, что теперь мы можем использовать глубокие методы обучения, такие как искусственный интеллект, для извлечения и классификации образцов иммунных клеток в повсеместно полученных исследованиях патологии и для связывания моделей иммунных клеток с многими другими типами молекулярных и клинических данных пациентов с раком», говорит Джоэл Сальц, доктор медицинских наук.

В исследовании применили машинное обучение к цифровым изображениям патологии, чтобы охарактеризовать модели иммунной инфильтрации, присутствующие у 4 759 пациентов в АРГ, и в пределах 13 типов рака обрабатывают более 5000 цифровых изображений от типов рака, чтобы создать «вычислительное пятно» для каждого. С их помощью они создали ОИЛ как потенциально нового руководства по диагностике и планированию лечения.

Атлас ракового генома или АРГ  представляет собой десятилетнюю всеобъемлющую работу, возглавляемую Национальным институтом рака (NCI) и Национальным научно-исследовательским институтом генома человека в сотрудничестве с сообществом по исследованию рака в мире. Исследование карты TIL является частью когорты из 27 рукописей, опубликованных в Cell Press, сообщающих результаты с помощью инициативы АРГ PanCancer Atlas Initiative, которая сравнила и сопоставила молекулярные особенности всех образцов опухоли АРГ из более чем 10 000 случаев, включающих 33 различных вида рака.

«Разработка инструментов машинного обучения, таких как этот доказательство принципиального проекта по картированию образцов лимфоцитарной инфильтрации, важна для воспроизводимости результатов в иммунологической онкологии, и позволит этим подходам начать развертываться в качестве поддержки принятия решений для патологов, поскольку мы оцениваем и сообщаем о наших случаях рутинное принятие решений", говорит Александр Лазар, доктор медицинских наук.

Исследователи смогли разработать метод и доказательство концепции с помощью сбора данных и расчетов с помощью высокопроизводительных вычислительных систем, доступных через Институт вычислительной техники Стоун Брук и Отдел информационных технологий.

Источник:medicalxpress.com/news/2018-04-rapid-fire-method-pathology-images-tumor

Дата публикации: 
понедельник, апреля 9, 2018