Діагностика раку: нові можливості українських науковців

Вчені з усього світу активно досліджують нові підходи до боротьби з раком, однією з найпоширеніших хвороб сучасності. За даними Всесвітньої організації охорони здоров’я, у 2022 році у світі зареєстрували майже 20 мільйонів нових випадків злоякісних пухлин, а 9,7 мільйона людей померли через прогресування захворювання. Очікується, що протягом наступних 50 років кількість хворих значно зросте через старіння населення та демографічні зміни, особливо в країнах із низьким і середнім рівнем доходу, таких як Україна. У цих умовах рання діагностика стає ключовим завданням онкології, адже своєчасне виявлення хвороби може суттєво знизити витрати на лікування та підвищити шанси на одужання.

Традиційно золотим стандартом діагностики раку залишалася патогістологія — метод, який понад століття допомагає лікарям визначати тип пухлини, її походження та ступінь злоякісності. Цей процес передбачає детальний аналіз тканин під мікроскопом, де фахівці оцінюють структуру клітин, наявність аномалій і особливості мікрооточення пухлини. Проте ручне дослідження зразків потребує значного часу, високої кваліфікації та фізичної витривалості від патологоанатомів. Дослідження показують, що у 20−35% випадків висновки спеціалістів можуть мати незначні розбіжності, а у 10−20% — суттєві помилки через суб’єктивність оцінки чи брак додаткової клінічної інформації. До того ж нестача кваліфікованих кадрів у цій сфері лише ускладнює ситуацію.

Саме тут на допомогу приходить цифрова патологія — сучасний напрям, який трансформує класичний підхід завдяки новітнім технологіям. Суть методу полягає в оцифруванні гістологічних зразків за допомогою сканерів або роботизованих мікроскопів, що створюють високоякісні зображення для подальшого аналізу. Такий перехід дозволяє не лише економити до 13% робочого часу патологоанатомів, але й централізовано зберігати величезні масиви даних, спрощувати обмін інформацією між фахівцями по всьому світу та автоматизувати процеси за допомогою штучного інтелекту. Наприклад, у регіонах із низькою щільністю населення чи обмеженим доступом до спеціалістів цифрова патологія відкриває нові можливості для якісної діагностики.

Одним із перспективних напрямів є використання програмного забезпечення для аналізу зображень, пофарбованих гематоксиліном і еозином. Такі інструменти, як QuPath, ImageJ чи CurveAlign, допомагають дослідникам оцінювати складні просторові структури тканин, зокрема мікрооточення пухлини, яке відіграє важливу роль у її розвитку та чутливості до терапії. Наприклад, автоматизований аналіз лімфоцитів, що проникають у пухлину, може стати незалежним показником прогнозу для меланоми чи раку грудей. У свою чергу, вивчення колагенових волокон у стромі пухлини дозволяє передбачити ризик рецидиву чи агресивність захворювання, що особливо актуально для гормонозалежних новоутворень, таких як рак грудей чи простати.

Штучний інтелект також відіграє дедалі більшу роль у цифровій патології. Алгоритми машинного навчання та глибинні нейронні мережі здатні швидко обробляти величезні обсяги даних, виявляючи патерни, які важко помітити людському оку. Такі моделі вже застосовуються для класифікації пухлин простати, легень, шлунка чи товстої кишки, причому деякі з них отримали схвалення від американських і європейських регуляторів. Водночас технологія стикається з обмеженнями: брак анотованих даних для навчання систем, складність пояснення результатів роботи алгоритмів і висока вартість обладнання гальмують її широке впровадження.

Незважаючи на ці виклики, цифрова патологія має потенціал значно полегшити роботу фахівців і підвищити точність діагностики. Вона дозволяє не лише прискорити аналіз, але й накопичувати дані для майбутніх досліджень, що може привести до створення нових методів лікування. Проте наразі її розглядають як допоміжний інструмент, адже повна заміна традиційної гістології потребує часу, інвестицій і підготовки спеціалістів.

Дослідження в цій сфері провів Т. Задворний із Інституту експериментальної патології, онкології і радіобіології імені Р. Є. Кавецького Національної академії наук України у Києві. Його робота, опублікована у журналі Experimental Oncology, підкреслює важливість цифрової патології для онкології та окреслює перспективи її розвитку.