Профессор Университета Джонса Хопкинса Виктор Велкулеску напомнил, что ранее ученые уже доказали возможность выявления опухолей и хронических заболеваний печени по особенностям фрагментома — совокупности обрывков ДНК, циркулирующих в крови. Новые исследования показали, что такой подход позволяет с высокой точностью диагностировать рак печени у пациентов из разных частей планеты. По словам исследователя, число случаев этого заболевания продолжает увеличиваться из-за распространения хронических болезней печени, неправильного питания и чрезмерного употребления алкоголя. При этом своевременное выявление опухоли значительно повышает шансы пациентов на успешное лечение, тогда как поздняя диагностика обычно сопровождается неблагоприятным прогнозом.
Основой новой технологии стали результаты исследования, проведенного четыре года назад, когда американские ученые обнаружили специфические фрагменты ДНК, выделяемые клетками опухоли печени и отсутствующие у здоровых людей. Используя эти данные, специалисты создали алгоритм искусственного интеллекта, который анализирует структуру фрагментов генома, выделенных из образцов крови, и определяет наличие злокачественного процесса.
Работу системы проверили на двух группах пациентов из Румынии и Гватемалы. В исследовании приняли участие 377 человек, включая 244 пациентов с гепатоцеллюлярной карциномой — наиболее распространенной формой рака печени. Биологи сравнили образцы крови здоровых добровольцев и людей с подтвержденным диагнозом, чтобы оценить способность алгоритма распознавать заболевание и исключать его у участников без опухоли.
По итогам испытаний система искусственного интеллекта правильно определила отсутствие опухоли у 92% здоровых участников и выявила рак примерно у 80% пациентов из обеих стран. Исследователи отметили, что эти показатели существенно превосходят результаты существующих методов диагностики, основанных на анализе крови. По их оценке, в дальнейшем технология может стать основой для массового скрининга рака печени и повысить эффективность выявления заболевания на ранних стадиях.