Одним из краеугольных камней в современной терапии онкологических заболеваний является прогнозирование опухолевого ответа на тот или иной метод лечения. Для решения данной задачи используются в том числе и данные, полученные с помощью гистологического исследования. Так, например, для предсказания ответа колоректального рака на иммунотерапию необходимо знать, насколько выражена микросателлитная нестабильность, при определении которой можно воспользоваться в т.ч. методом ИГХ.

Специалисты из США и Китая решили пойти дальше и объединить данные лучевых и морфологических методов для более точного определения прогноза и показаний к иммунотерапии при раке желудка поздних стадий. Для этого ученые собрали данные 298 пациентов, в том числе КТ-исследования и оцифрованные гистологические препараты (Г/Э). С помощью 7-ми методик, основанных на машинном обучении, модель ИИ обучили давать прогноз выживаемости и предсказывать ответ на терапию. Результаты - AUC - составили 0.978 (95 % ДИ, 0.950–1.000), 0.863 (95 % ДИ, 0.744–0.982), и 0.822 (95 % ДИ, 0.668–0.975) для тренировочного набора, внутренней и внешней проверочных групп соответственно. Как заявляют авторы работы, данные показатели превосходят обычные биомаркеры, такие как CPS, MSI-H, EBV и HER-2.

На рисунке представлен процесс сбора и анализа данных для обучения модели.

С полным текстом работы можно ознакомиться по ссылке: https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0304383525004999?via%3Dihub