Японские ученые разработали систему машинного обучения, которая различает некоторые раковые и здоровые клетки по тому, как они рассеивают свет. В ходе испытаний точность метода при выявлении клеток мезотелиомы достигла около 91%. Исследование опубликовано в журнале Scientific Reports.
Разработкой занимались специалисты Научно-технологического института Нары и других японских научных организаций. Исследователи использовали темнопольную микроскопию, позволяющую регистрировать свет, который рассеивается клетками.
Для эксперимента ученые изучали клетки мезотелиомы и реактивные мезотелиальные клетки. При обычном микроскопическом исследовании они могут выглядеть практически одинаково, однако различаются внутренними структурами на субмикронном уровне. Эти особенности влияют на характер рассеивания света.
Специалисты регистрировали спектр рассеянного белого света в диапазоне от 420 до 720 нанометров, после чего передавали полученные данные алгоритму машинного обучения. Система анализировала спектральные характеристики и определяла тип клетки.
При проверке на образцах пациентов алгоритм отличал клетки мезотелиомы от реактивных мезотелиальных клеток примерно в 91% случаев. Метод также протестировали на клетках рака желудка, мочевыводящих путей, легких и других опухолей грудной клетки, однако точность различалась в зависимости от типа опухоли.
Авторы рассматривают технологию как дополнение к традиционному цитологическому анализу, а не его замену. Сейчас исследователи оптимизируют параметры оптической системы и применяют более современные методы машинного обучения для повышения точности диагностики.