Собаки обучили нейронную сеть диагностировать рак простаты

Пилотное исследование показало потенциал искусственных нейронных сетей, анализирующих летучие соединения из мочи, как инструмента для диагностики рака простаты. Нейронная сеть эмулирует способность собак различать по запаху мочу людей с подтвержденным раком и с отрицательным результатом биопсии.

Credit:

Dmytro Surkov | 123rf.com

Рак простаты — самый распространенный и наиболее летальный рак у мужчин. Он также является наиболее летальным. Высокая смертность объясняется в том числе ненадежностью методов диагностики. Широко применяемый в данный момент анализ на простатический специфичный антиген (ПСА) склонен давать как ложноотрицательные результаты, так и ложноположительные, например. при других заболеваниях простаты.

В поисках новых методов диагностики все больше внимания уделяют способности собак распознавать рак по запаху. Сначала были описаны отдельные случаи, когда нетренированные собаки активно нюхали или лизали новообразования на коже хозяина, которые позже были диагностированы как рак; затем появились результаты полноценных исследований. Ученые из США и Великобритании объединили возможности собачьего обоняния с современными аналитическими методами для создания нового метода диагностики рака.

Исследователям помогали две собаки, Флорин и Мидас. Обе собаки были натренированы определять образцы мочи от пациентов с подтвержденным раком простаты. В двойном слепом тесте Флорин правильно определила 16 из 21 негативных контрольных образцов — от пациентов с отрицательным результатом биопсии (76,2%), Мидас правильно определила 14 из 20 (70%). В то же время и та, и другая собака правильно определила 5 из 7 положительных образца (71,4%). Авторы отмечают, что у собак был очень ограниченный предыдущий опыт с «отрицательными на биопсию» образцами мочи от мужчин, которые, вероятно, имели другие заболевания простаты, такие как аденома простаты и простатит, и что дальнейшее обучение животных улучшало результаты.

Далее ученые проанализировали летучие органические вещества от положительных и отрицательных образцов с помощью газовой хроматографии/масс-спектрометрии (ГХ-МС) и сравнили результаты. Так были обнаружены соединения, содержание которых было повышено или понижено в положительных образцах по сравнению с контролем. Например, в образцах рака простаты с баллом 9 по шкале Глисона присутствовал летучий силоксан триметилсиланол. Некоторые летучие органические соединения, количество которых в образцах онкопациентов снижено, в том числе 2-пентанон и пиррол, обычно обнаруживаются в образцах здоровых людей. Стоит отметить, что некоторые из выявленных отличий не были описаны ранее. По мнению авторов работы, это может быть связано с тем, что для исследования были использованы образцы от пациентов с высокими значениями по Глисону.

Далее ученые проанализировали состав микробиоты в моче с помощью секвенирования генов 16S рибосомной РНК бактерий. Четкого разделения образцов по микробиоте не обнаружилось, однако содержание отдельных видов, таких как Dolosigranulum pigrum (грам-положительная бактерия, патоген-оппортунист, способный вызывать пневмонию и сепсис), было повышено в положительных образцах.

Наконец, исследователи разработали искусственную нейронную сеть (ANN) для диагностики рака на основе данных ГХ-МС. ANN была обучена на основе результатов диагностирования образцов собаками; задача была в том, чтобы эмулировать способности собачьего обоняния. Для каждого образца, определенного собаками как положительный, сеть находит наиболее близкий образец, определенный собаками как отрицательный. Сравнение аналитических данных от обоих образцов позволяет выявить аномалии — различия в показателях между образцами. Таким образом удалось выявить характеристики, ключевые для диагностики.

Авторы работы признают, что исследование было ограничено малой выборкой образцов, однако считают, что оно может положить начало развитию нового направления диагностики.

Источник

Guest C., et al. // Feasibility of integrating canine olfaction with chemical and microbial profiling of urine to detect lethal prostate cancer // PLOS ONE 16(2): e0245530., Published: February 17, 2021, DOI: 10.1371/journal.pone.0245530

Добавить в избранное

Вам будет интересно