Вы здесь

Новая технология лечения рака в Израиле: диагноз за 2 минуты

Разработка израильской компании Imagene AI улучшит лечение, получаемое онкологическими больными. Технология, основанная на искусственном интеллекте, позволяет подробно описать опухоль на основании оцифрованного препарата биопсии и подобрать индивидуальное лечение.

Новая технология сейчас проходит испытания в больницах "Ихилов" и "Шиба" и должна в ближайшие годы получить лицензию Федерального агентства США по контролю за лекарствами и продуктами (FDA). 

Революционная технология основана на новых моделях искусственного интеллекта и позволяет совершать подробную диагностику на основании оцифрованного препарата биопсии. Она выявляет паттерны, которые не определяются при другом анализе, и позволяет подобрать индивидуальное лечение для каждого больного.

Основатель компании Imagene AI Дин Битан рассказал о новой технологии:

"В течение десятков лет опухоли классифицировали по месту локализации и назначали всем больным одинаковое лечение, - рассказывает Битан. - Мы с помощью нового метода смогли подобрать индивидуальное лечение каждому больному, что существенно улучшило реакцию на терапию и повысило шансы на выживание. Это и есть "индивидуально подобранное лечение", потенциал которого еще не полностью раскрыт, и не все больные получают его в полном объеме по разным причинам: из-за крайне дорогих и длящихся неделями методов обследования, тогда как время играет критическую роль в лечении рака. Кроме того, количество полученного при биопсии материала часто оказывается недостаточным.

Мы разработали систему алгоритмов, которая выявляет онкогенные мутации на оцифрованном препарате биопсии. Это повышает шансы положительной реакции организма на специфическое назначенное больному лечение. Диагностика становится очень быстрой, что позволяет назначить пациенту оптимальное лечение".

По словам Битана, рак - это сложная болезнь, на которую влияет множество факторов, таких как пол, происхождение, наследственность. "Люди заболевают раком не так, как коронавирусом или другими болезнями. Рак развивается медленно под влиянием многих факторов. Несмотря на это, медики все еще пытаются упростить классификацию и разделить больных на большие группы. Это похоже на попытку разложения блюда на составляющие и определения по ним его вкуса. То же происходит при изучении материала биопсии: в нем выявляют разные мутации и на этом основании пытаются понять, какое лечение будет адекватным. Это позволяет улучшить результаты лечения, но картина в целом оказывается упущенной.

Если мы хотим добиться максимально точной диагностики и учесть все необходимые параметры данного больного - искусственный интеллект позволяет увидеть то, что остается скрытым от человеческого глаза и о чем мы до сих пор не знали".

"На основе картины, получаемой при помощи новой платформы, - объясняют сотрудники компании, - можно обеспечить лечащего врача наилучшими инструментами для построения схемы лечения, точно подходящей каждому больному, а также помочь фармацевтическим компаниям в проведении клинических испытаний при разработке новых препаратов".

Технология Imagene AI уже проходит испытания в больницах "Ихилов" и "Шиба", и, по словам Битана, проценты точности диагностики в большинстве случаев соответствуют процентам существующих методов, признанных золотым стандартом медицины.

"Преимущество нашего метода, - поясняет он, - в том, что мы выдаем более качественное описание характеристик опухоли, что позволяет точно подобрать индивидуальное лечение больным в соответствии с параметрами опухоли и при этом сэкономить на расходах. В настоящее время генетическое секвенирование стоит несколько сотен долларов, тогда как применение нашего метода обходится в считанные шекели - из-за отсутствия необходимости привлекать лабораторию".

Но не стоит ожидать применения нового метода в ближайшие годы. Компания еще не подала в FDA и европейским регуляторам просьбу о сертификации. Она намерена сделать это в ближайшее время. В настоящее время компания мобилизует средства для продолжения разработки своей методики.

Александра Лукаш (אלכסנדרה לוקש), Ynet