Исследователи из Университета Райса разработали PrecisionView — компактный ручной эндомикроскоп с искусственным интеллектом (ИИ), предназначенный для более раннего выявления эпителиальных опухолей и способный стать доступной альтернативой существующим диагностическим технологиям.

На долю эпителиальных видов рака приходится около 80–90% всех онкологических заболеваний в мире. Эти опухоли возникают в тканях, покрывающих кожу, внутренние органы и слизистые оболочки, поэтому ранняя диагностика имеет решающее значение для повышения эффективности лечения. Однако сегодня диагностика во многом основана на инвазивных биопсиях.

Учёные считают, что одновременная оценка состояния клеточных ядер и микрососудистой сети может значительно повысить точность выявления раковых и предраковых изменений, а также помочь врачам принимать более обоснованные решения о необходимости проведения биопсии. Несмотря на перспективность микроскопии in vivo, существующие системы ограничены качеством изображения, пространственным разрешением и небольшой областью обзора.

Для решения этих проблем специалисты Rice360 Institute for Global Health Technologies создали PrecisionView — портативное устройство, объединяющее искусственный интеллект с двухрежимной флуоресцентной и отражательной визуализацией. Прибор обеспечивает визуализацию клеточных структур и кровеносных сосудов в режиме реального времени на значительно большей площади тканей. По сравнению с используемыми сегодня клиническими эндомикроскопами новая система обеспечивает в пять раз более широкое поле обзора и восьмикратное повышение пространственного разрешения при сохранении высокого качества изображения на клеточном уровне.

Описание прототипа опубликовано в журнале Proceedings of the National Academy of Sciences. Устройство предназначено для исследования поверхностных эпителиальных тканей и изначально разрабатывалось как недорогой диагностический инструмент, который можно использовать в медицинских учреждениях с ограниченными ресурсами.

В PrecisionView используются серийные миниатюрные оптические компоненты и алгоритмы глубокого обучения, оптимизирующие получение и реконструкцию изображений. Система записывает изображения со скоростью около 15 кадров в секунду и автоматически объединяет отдельные кадры в детализированные карты, одновременно отображающие клеточные ядра и микрососудистую сеть.

Для оценки эффективности технологии исследователи под руководством Ребекки Ричардс-Кортум и Ашока Вирарагхавана совместно со специалистами Онкологического центра MD Anderson изучили образцы языка свиньи, тканей молочной железы человека и свежие образцы шейки матки с предраковыми изменениями.

Полученные изображения высокого разрешения позволили чётко различить важные анатомические структуры, включая границы между различными типами эпителия. Система уверенно отличала патологические участки от здоровых тканей, что свидетельствует о её потенциале помогать врачам принимать решения о необходимости выполнения биопсии.

Кроме того, исследователи провели визуализацию слизистой оболочки полости рта здоровых добровольцев в режиме реального времени. Благодаря большой глубине резкости и широкому полю обзора устройство позволяло получать высококачественные изображения клеток и сосудов без необходимости постоянной перенастройки фокуса. Перекрывающиеся изображения автоматически объединялись в крупномасштабные карты слизистой оболочки с хорошо различимыми клеточными и сосудистыми особенностями.

Институт Rice360 занимается разработкой доступных медицинских технологий для регионов с ограниченными ресурсами, и создание PrecisionView стало ответом на глобальную нехватку качественных диагностических инструментов.

По словам первого автора исследования Хуаю Хоу, во многих медицинских учреждениях, особенно там, где возможности патоморфологической диагностики ограничены, врачам не хватает оперативного доступа к информации о состоянии тканей на клеточном уровне. Существующие системы эндомикроскопии часто остаются слишком дорогими, сложными в эксплуатации и ограниченными по своим возможностям для широкого применения непосредственно у постели пациента.

Исследователь отметил, что создание первого рабочего прототипа заняло около года. Сейчас команда работает над дальнейшим повышением качества изображений, увеличением разрешения при исследовании живых тканей в режиме реального времени и упрощением конструкции для повседневного клинического использования.

Параллельно разрабатываются алгоритмы искусственного интеллекта, которые смогут автоматически анализировать клеточные и сосудистые особенности тканей и предоставлять врачам диагностические рекомендации в режиме реального времени. По словам соавтора исследования Цзиминь У, такие возможности особенно важны для стран, где доступ к специалистам-патоморфологам ограничен.

В настоящее время уже начаты клинические исследования PrecisionView. Одно из них проводится совместно с MD Anderson Cancer Center и посвящено выявлению опухолей головы и шеи. Также готовится исследование в Мозамбике, где систему будут оценивать для ранней диагностики рака шейки матки в условиях ограниченных ресурсов здравоохранения.