В НГТУ НЭТИ разработали модели для ранней диагностики онкологических заболеваний
Ученые Новосибирского государственного технического университета НЭТИ создали коллекцию моделей, позволяющих улучшить процесс диагностики онкологических заболеваний и выбрать наиболее эффективные методы лечения.
Запрос на разработку поступил от Научно-исследовательского института терапии и профилактической медицины (НИИ ТПМ). Как отмечает доцент кафедры вычислительной техники НГТУ НЭТИ кандидат технических наук Ирина Яковина, на первом этапе сотрудничества под руководством заведующей лабораторией гастроэнтерологии НИИ ТПМ доктором медицинских наук Маргариты Кручининой был создан информационный профиль пациента на основе систематизации большого массива данных, собранных из разных медицинских учреждений (анализов, обследований, опросников). В ходе исследовательской работы, проводимой на небольших группах пациентов, ученые определили, какие из методов обработки и анализа данных позволяют выделить наиболее значимые признаки — те самые тревожные «звоночки», сигнализирующие о начале заболевания.
«Если рак обнаруживается на ранней стадии, шансы на успешное лечение значительно возрастают. Поэтому ранняя диагностика играет важнейшую роль в борьбе с этим заболеванием. Перед врачами стояла задача поиска надежных индикаторов, которые свидетельствуют о запуске патологического процесса. Мы, как специалисты в области обработки данных, помогали найти среди множества показателей маркеры, сигнализирующие о начале заболевания, а также референсные значения для анализа новых диагностических показателей, которые могут прояснить картину заболевания и помогут понять, необходимо дополнительное обследование или все в норме. Важно не только своевременно обнаружить болезнь, но и правильно определить стадию рака, чтобы при необходимости пересмотреть тактику ведения пациента и выбрать наиболее эффективные методы лечения», — рассказала Ирина Яковина.
По ее словам, использование методов машинного обучения значительно упрощает комплексный анализ множества клинических данных пациента. Например, анализ на жирные кислоты, который дает развернутую картину метаболических процессов, может быть достаточно подробным, а его интерпретация — трудозатратной.
Работа длилась несколько лет, было проведено много экспериментов и исследований, в которых принимали участие студенты, магистранты и аспиранты факультета автоматики и вычислительной техники НГТУ НЭТИ. Результаты публиковались в виде докладов и статей. В частности, были выявлены новые возможности диагностики колоректального рака с использованием оптической системы детекции клеток на основе диэлектрофореза, создана система моделей для ранней диагностики колоректального рака на основе электрических, вязкоупругих параметров эритроцитов, уровней жирных кислот мембран эритроцитов, сыворотки крови.
В результате работы была получена коллекция диагностических моделей, которые позволяют улучшить процесс диагностики и дают возможность врачам принимать более обоснованные решения о лечении пациентов.