ИИ диагностирует опухоли головного мозга за несколько минут вместо недель

Опухоли головного и спинного мозга чрезвычайно разнообразны. В последние годы стало ясно, что многие из них можно надежно диагностировать только в том случае, если помимо их микроскопического строения исследуются их молекулярные свойства. Особое значение здесь имеет так называемый анализ метилирования ДНК, который в настоящее время считается золотым стандартом для точной классификации многих опухолей головного мозга.

Однако такие тесты сложны: они требуют специализированных лабораторий, дорогостоящего оборудования и достаточного количества опухолевого материала. Кроме того, получение результатов часто занимает около двух недель. Во многих регионах мира необходимые технологии недоступны.

ИИ обучается на более 11 000 срезах тканей

Ожидается, что новая система ИИ под названием Hetairos принесет существенные улучшения. Она была разработана командой под руководством Морица Герштунга (Немецкий центр исследования рака, DKFZ) и Феликса Зама (Медицинский факультет Гейдельбергского университета и Университетская клиника Гейдельберга). Цель проекта заключалась в том, чтобы предсказать, к какой молекулярной подгруппе относится опухоль, основываясь исключительно на стандартно подготовленных и окрашенных гистологических срезах.

Hetairos прошла обучение и валидацию с использованием более 11 000 оцифрованных срезов тканей от 9 606 пациентов. Диагнозы в первую очередь устанавливались с помощью диагностики метилирования ДНК. Данные были получены из одиннадцати медицинских центров на четырех континентах. В общей сложности Hetairos различает 102 различных молекулярных подтипа опухолей, охватывая почти весь спектр текущей классификации опухолей центральной нервной системы ВОЗ.

ИИ не только оценивает свой диагноз, но и указывает степень уверенности в нем. Примерно в 50–70 процентах всех случаев Hetairos делал прогнозы с высокой степенью достоверности. В этих случаях точность составляла около 87–88 процентов. Даже когда ИИ сомневался, он, как правило, мог значительно сузить круг возможных диагнозов.

Вместо того чтобы выбирать из более чем сотни подтипов опухолей, Hetairos часто предлагает нейропатологам лишь несколько наиболее вероятных вариантов. Это может значительно упростить выбор дальнейших диагностических тестов.

«Исследование показывает, что искусственный интеллект способен извлекать молекулярную информацию непосредственно из стандартных срезов тканей и тем самым фундаментально менять диагностику рака», — отметил Даруи Цзинь, один из ведущих авторов исследования.

Hetairos превосходит опытных специалистов

Особого внимания заслуживает прямое сравнение с экспертами-людьми. Пяти опытным нейропатологам из различных международных центров предоставили 210 случаев и попросили поставить диагноз, основываясь исключительно на срезах тканей. Hetairos достиг уровня точности в 68 процентов, в то время как специалисты в среднем показали результат в 30 процентов. При рассмотрении трех наиболее вероятных диагнозов в каждом случае ИИ набрал 84 процента, а специалисты — около 50 процентов.

«Результаты показывают, что современные системы ИИ теперь способны распознавать чрезвычайно тонкие морфологические паттерны, которые трудно различить даже опытным специалистам», — говорит Феликс Зам.

«Диагностика очень редких типов опухолей все еще представляет собой серьезную проблему для Hetairos; в этом отношении опытные нейропатологи, по-видимому, как минимум не уступают ему. Однако мы ожидаем, что производительность системы еще больше улучшится благодаря более крупным и разнообразным наборам данных», — добавляет Мориц Герштунг.

Диагноз за 12 минут вместо 12 дней

В проспективном исследовании Hetairos использовалась параллельно со стандартной клинической практикой. Система проанализировала 210 образцов опухолей, при этом результаты ИИ не влияли на фактический диагноз или решение о лечении.

В то время как полная молекулярная диагностика занимала в среднем около 12 дней, Hetairos генерировал свои заключения всего за 12 минут на стандартном компьютерном оборудовании после оцифровки окрашенных срезов тканей. С учетом подготовки и оцифровки срезов тканей результаты часто могли быть доступны в срок от 24 часов до двух дней.

Помощь в сложных и неясных случаях

Hetairos может быть особенно ценным в ситуациях, когда традиционные молекулярные методы достигают своих пределов, когда недостаточно опухолевого материала для генетического тестирования или когда молекулярные тесты не дают четких результатов. Кроме того, система выделяет области на срезе ткани, которые были особенно важны для ее решения. Это позволяет врачам понять основу диагноза ИИ и определить, какие участки могут подходить для дальнейшего исследования.

«Мы разработали Hetairos в первую очередь как инструмент для поддержки диагностики, — объясняет нейропатолог Феликс Зам. — Он не предназначен для замены молекулярных анализов, а скорее для их целенаправленного дополнения и ускорения. Эта технология могла бы внести важный вклад, особенно в странах или регионах с ограниченными ресурсами, поскольку она основана на стандартных срезах тканей, используемых во всем мире».

Метод также может предложить экономические преимущества. В то время как анализ метилирования ДНК обычно стоит несколько сотен евро, Hetairos использует для своего анализа уже существующие срезы тканей.

Мориц Герштунг подтверждает: «Hetairos демонстрирует огромный потенциал цифровой патоморфологии с поддержкой ИИ для обеспечения быстрых и широко доступных методов диагностики, которые ранее были возможны только при значительных технических усилиях».

Публикация

Jin D., Shmatko A., Patel A. et al. Hetairos is a histology-based artificial intelligence model for predicting central nervous system tumor methylation subtypes. Nature Cancer(2026). DOI: 10.1038/s43018-026-01186-3