В Уфе нашли новый метод диагностики рака
Созданием метода быстрого и безопасного определения, является ткань раковой или нет, занимаются кандидат медицинских наук врач-травматолог из Башгосмедуниверситета (БГМУ) Азат Билялов и кандидат технических наук преподаватель из Уфимского государственного авиационного технического университета (УГАТУ) Алексей Ковтуненко.
Идею "просветить" лазером опухоль с целью узнать, злокачественная она или нет, подал ректор медуниверситета, доктор медицинских наук, член-корреспондент РАН Валентин Николаевич Павлов - известный хирург-онкоуролог.
Новая методика основана на использовании рамановской спектроскопии, которая позволяет с высокой точностью определять наличие в смеси или на поверхности даже мельчайших частиц каких-либо известных веществ. Рамановскую спектроскопию, или комбинационное рассеяние света, применяют химики, физики, геммологи, фармакологи и даже таможенники, но не врачи. Причина проста: химический состав биологических объектов настолько сложен, что очень трудно отличить одно вещество от другого. И до сих пор медики затрудняются точно сказать, какие именно химические вещества связаны с протеканием того или иного заболевания.
Для исследования прямо из операционной образцы тканей доставляют в лабораторию. Их просвечивают лазером и получают спектрограммы. При использовании рамановской спектроскопии в геммологии, криминалистике, фармакологии расшифровка спектрограмм не составляет проблемы. Существуют библиотеки с тысячами спектрограмм, и специальная программа автоматически сравнивает спектрограмму образца со спектрограммами известных веществ, находит похожие и на основе этого делает выводы. А с чем сопоставлять спектрограммы опухолевых тканей?
- Знаний в области медицины для решения этих задач было недостаточно, и я поступил в магистратуру авиационного университета, чтобы получить знания в области прикладной математики и информатики, - рассказал Азат Билялов, чья врачебная специальность - травматолог-ортопед. - Хочется помочь пациентам и врачам как можно раньше поставить правильный диагноз и максимально увеличить шанс на полное выздоровление, минимизировать последствия хирургических вмешательств.
Алексей Ковтуненко заинтересовался темой и предложил попробовать решить задачу с использованием известных технологий распознавания образов и машинного обучения, например, с помощью аппарата искусственных нейронных сетей. Друзья так и эдак экспериментировали с данными, подбирая различные математические методы обработки спектрограмм, пока алгоритм не показал фантастический результат: ему удалось настроиться и распознать пробы, взятые от разных пациентов с различными видами опухолей!
- Когда в час ночи после многочисленных попыток мы увидели, что алгоритм сработал корректно, то прыгали от счастья по пустому и темному коридору медуниверситета, как дети, - вспоминают исследователи.
На основе предложенной учеными новой методики был разработан лабораторный программно-аппаратный комплекс. Технологию уже испытали на различных видах тканей и типах рака. Ее эффективность подтверждается известными клиническими методами, например, гистологическими исследованиями. Однако ученые решили двигаться дальше. С помощью своих методов они намерены обнаружить вещества, которые отвечают за появление злокачественных опухолей.
Пока до этого еще далеко, однако уже сейчас очевидно, что исследователям придется, как ни странно, отказаться от использования технологий искусственного интеллекта.
- Ни один компьютер не умнее человека, нейросетевые технологии явно переоценены, их использование не всегда рационально. Ведь нейросеть - это "черный ящик". В нее можно загрузить данные, получить правильный результат, но ты никогда не узнаешь, каким образом он был получен. В медицине же категорически запрещено использовать непонятные технологии, - объяснил Алексей Ковтуненко. - Теперь планируем использовать другой математический аппарат, который будет более "прозрачным" с точки зрения формирования ответа.
Первые шаги в этом направлении уже сделаны. На кафедре информатики УГАТУ под руководством Алексея Ковтуненко этим занимается проектная группа студентов. В этом году пятикурсница Алина Усова подготовила выпускную работу на тему "Диагностика злокачественных новообразований на основе анализа спектров комбинационного рассеяния света с использованием машинного обучения". Студентка получила те же результаты, что и ее руководитель, используя не нейросети, а метод потенциальных функций. Впрочем, надо попробовать и другие методики, чтобы выбрать в итоге наиболее подходящую.
Проект с каждым годом разрастается, и вести его вдвоем становится все сложнее. Научной группе нужны коллаборации со специалистами из разных областей, в частности, фотоники, биохимии.
Но, к сожалению, исследователи занимаются своими изысканиями в свободное от работы время и на одном энтузиазме. Ученые из года в год подают заявки на участие в конкурсах на получение государственных научных и инновационных грантов, но новый метод диагностики раковых опухолей как будто никого не интересует. Частным же инвесторам хочется вернуть свои деньги как можно быстрее, поэтому никто не хочет вкладываться в то, что "выстрелит" в лучшем случае через несколько лет. Только вот по-другому не получится. Поскольку речь идет о медицине: необходимо доказать и экспериментально подтвердить, что метод работает как нужно, не создаст риска здоровью пациентов. Затем требуется пройти все процедуры согласования и получения разрешительной документации на применение. На это уйдут годы.
Но, кажется, лед тронулся. Работа Алины Усовой названа лучшей на всероссийском инженерном конкурсе выпускных квалификационных работ. По сути, эта победа - первое официальное признание ценности проводимых исследований. Перспективы вести работу в полную силу ученые связывают и с мегагрантом Евразийского научно-образовательного центра.
- Мы подали заявку. Если ее поддержат, все исследования выйдут на качественно новый уровень. Работа по формированию базы спектрограмм и разработка лабораторного образца будущего диагностического оборудования пойдет значительно быстрее, - уверен Алексей Ковтуненко.
Сергей Новиков, ректор УГАТУ:
- Ряд научных школ в мире занимается исследованиями в этой области, однако у разработок наших ученых есть особенности, которые позволили получить уникальные результаты. Неудивительно, что этот проект вошел в список перспективных разработок Евразийского научно-образовательного центра.