Менингиомы являются наиболее распространёнными первичными опухолями головного мозга у взрослых. Их поведение может значительно различаться: некоторые опухоли растут медленно и не возвращаются после лечения, тогда как другие отличаются более агрессивным течением и высоким риском рецидива. Современные исследования показывают, что искусственный интеллект (ИИ) способен помочь врачам точнее оценивать характеристики опухоли и прогнозировать дальнейшее течение заболевания.

Исследователи Mayo Clinic совместно с коллегами разработали инструмент на основе искусственного интеллекта, который анализирует стандартные патологические препараты и позволяет получать важную информацию о биологии опухоли. Исследование, опубликованное в журнале The Lancet Digital Health, основано на использовании моделей глубокого обучения. Эти модели способны извлекать молекулярную и прогностическую информацию из обычных H&E-препаратов (окрашенных гематоксилином и эозином). Обычно такие данные получают с помощью профилирования метилирования ДНК — сложного генетического теста, который является дорогостоящим, требует много времени и недоступен во многих медицинских учреждениях.

В ходе исследования были использованы образцы тканей, патологические изображения и клинические данные 672 пациентов. Разработанные модели ИИ смогли классифицировать подтипы менингиом и прогнозировать риск их рецидива, используя стандартные гистологические препараты, которые уже применяются в повседневной клинической практике. Кроме того, модели выявили признаки неоднородности опухоли, что помогает объяснить, почему некоторые новообразования ведут себя более агрессивно или по-разному реагируют на лечение.

Авторы подчёркивают, что перед внедрением технологии в рутинную клиническую практику необходимы дополнительные перспективные исследования и тщательная проверка её эффективности. Тем не менее результаты работы показывают, что в будущем искусственный интеллект может сделать получение важной информации об опухолях более доступным и способствовать принятию более точных и персонализированных решений в лечении пациентов с менингиомами.