Если крошечные паттерны, обнаруженные на магнитно-резонансных изображениях, подтвердятся в дальнейших исследованиях, этот метод может позволить врачам использовать МРТ для более ранней диагностики более агрессивных форм рака и быстрого отслеживания этих пациентов для лечения. Их работа опубликована в Интернете в журнале Radiology.
Работа появилась всего через два месяца после того, как старший автор Анант Мадабхуши и другая группа исследователей показали, что они могут обнаруживать различия между стойкими и излечимыми формами рака головы и шеи, вызванными воздействием вируса папилломы человека, с 87.5-процентная точность.
В этом исследовании цифровые изображения были сделаны из слайдов опухолей пациентов.
Затем лаборатория Мадабхуши недавно получила от Министерства обороны двухлетний грант в размере 534 000 долларов США на выявление закономерностей между ленивым и агрессивным раком в легких.
Цель состоит в том, чтобы диагностировать наличие агрессивного рака легких только с помощью компьютерной томографии.
«Буквально то, что мы пытаемся сделать, — это выжать информацию, которую мы не можем увидеть, просто посмотрев на изображение», — сказал Мадабхуши, профессор биомедицинской инженерии в Case School of Engineering и директор Центра вычислительной техники. Визуализация и индивидуальная диагностика.
Поиск контрольных маркеров
Мадабхуши работал с Шеннон Си. Агнер из Университета Рутгерса и Марк А. Розен, Мэриленд; Сара Энгландер; Митчелл Д. Schnall, MD; Майкл Д. Фельдман, доктор медицины; Пол Чжан, доктор медицины; и Кэролайн Майлз; Доктор медицины из Пенсильванского университета об исследовании рака груди.
Они проанализировали МРТ-изображения поражений груди у 65 женщин.
Исследователи проанализировали сотни гигабайт изображений каждой пациентки, чтобы попытаться найти различия, которые отличают разные подтипы рака груди друг от друга.
Мадабхуши и его коллеги обнаружили, что тройной отрицательный рак, доброкачественная фиброаденома, которую обычно ошибочно принимают за тройную отрицательную, и два других распространенных типа рака груди — положительный по рецепторам эстрогена (ER +) и рецептор эпидермального фактора роста человека типа 2-положительный ( HER2 +) — отражают разные текстуры при улучшении изображений контрастными веществами.
Ученые математически смоделировали текстуры, которые появляются, когда ткани поглощают контрастный краситель. Модель показала, что изменения в течение всего лишь миллисекунд отличают тройное отрицательное поражение от доброкачественного.
Исследователи использовали методы машинного обучения и распознавания образов, чтобы помочь в диагностике трех типов рака на основе изменений текстуры и других количественных данных.
«Сегодня, если женщина или ее врач обнаруживают опухоль, ей делают маммографию, а затем биопсию для молекулярного анализа, что может занять от двух недель до месяца», — сказал Мадабхуши. «Если мы сможем предсказать, что рак является тройным отрицательным, мы сможем быстро отследить пациента для биопсии и лечения.
Экономия от двух до четырех недель может иметь решающее значение, особенно в случаях с тройным отрицательным раком."
Для трех типов рака ранняя диагностика позволит быстро и индивидуально лечить.
ER + и HER2 + реагируют на разные методы лечения. МРТ также может стать обычным скрининговым прибором для женщин, у которых есть семейный анамнез этих видов рака.
Другие виды рака
Используя почти ту же науку, Мадабхуши и его коллеги из Вашингтонского университета разработали способ различать рецидивирующие и поддающиеся лечению формы определенного рака головы и шеи, называемого плоскоклеточным раком ротоглотки, связанным с вирусом папилломы человека.
Эта работа была опубликована ранее в этом году в Американском журнале хирургической патологии.
«У большинства больных, как правило, хорошие результаты, но у небольшой группы — около 10 процентов — нет», — сказал он. "Нет ничего, чтобы предсказать, какой.
"Мы разработали алгоритм и нашли закономерности, которые позволили нам различать эти два понятия с точностью от 80 до 90 процентов."
После сканирования на компьютер слайдов биопсии и резекции опухоли от 160 пациентов исследователи обнаружили, что они могут использовать ядра раковых клеток для характеристики и измерения распределения клеток и моделей кластеризации.
Они обнаружили, что ядра клеток вернулись к более примитивной форме, состояние, называемое анаплазией, клетки были плотно сгруппированы, и пациент страдал рецидивирующим раком. Они изобразили ядра на каждом из изображений и обнаружили, что между высококластеризованным рецидивирующим раком и сравнительно дисперсной излечимой формой практически не наблюдается совпадения.
По словам исследователей, результаты, если они будут подтверждены в ходе дальнейших исследований, могут привести к более мягкому лечению пациентов с единовременным раком и более агрессивному лечению пациентов с рецидивирующим раком.
«Используя это, можно сделать персонализированную медицину», — сказал Мадабхуши. "Используя образцы биопсии, патологи не могут отличить один от другого, но аналитика больших данных может."
Новейший проект его лаборатории — найти характеристики, которые могут идентифицировать рак или предраковые состояния в легких, а также различать различные типы рака легких.
Большинство случаев рака легких диагностируется на поздних стадиях, за пределами периода, когда операция может быть успешной. Выживаемость при одной из наихудших форм немелкоклеточного рака легкого остается на уровне от 15 до 18 процентов.
В этом исследовании лаборатория будет использовать рентгеновские снимки, полученные с помощью компьютерной томографии, для создания своей библиотеки цифровых изображений.
