Ученые ЛЭТИ научились оперативно определять морфологическую форму врожденной патологии поджелудочной железы с помощью искусственного интеллекта

Одним из наиболее опасных заболеваний особенно для детей раннего возраста является врожденный гиперинсулинизм (ВГИ). Он передается по наследству и характеризуется чрезмерным автономным выделением инсулина гиперплазированными бета-клетками поджелудочной железы с развитием жизнеугрожающий гипогликемических состояний. Болезнь оказывает негативное действие на центральную нервную систему и когнитивное развитие головного мозга. Медики выделяют три основные формы ВГИ: диффузную, при которой гиперплазированные бета-клетки поджелудочной железы, вырабатывающие инсулин, распределены равномерно во всех отделах органа; фокальную, если очаг гиперплазии бета-клеток ограничен небольшим участком поджелудочной железы; и атипичную форму, которая является самым сложным случаем, так как сочетает в себе черты диффузной и фокальной форм.

Сегодня ВГИ определяется по тесту крови, а для выявления степени тяжести заболевания используется позитронная эмиссионная томография (ПЭТ): пациенту внутривенно вводят безопасный радиофармацевтический препарат, который избирательно накапливается в бета-клетках поджелудочной железы, вырабатывающих инсулин. На ПЭТ изображениях отражено пространственное распределение радиофармацевтического препарата в ткани поджелудочной железы, которое зависит от плотности бета-клеток в различных отделах органа.

Однако интерпретация таких снимков для каждого конкретного пациента требует от врача высокой степени концентрации и временных затрат (несколько часов). Для того, чтобы ускорить этот процесс ученые ЛЭТИ разработали программное обеспечение, которое помогает врачам по ПЭТ изображениям оперативно и точно выявить плотность бета-клеток в различных отделах поджелудочной железы и определить форму заболевания – фокальную, диффузную или атипичную. Это решение позволило сократить время анализа снимка до нескольких минут и значительно повысить качество результата интерпретации нарушений для форм, отнесенных к атипичным. Данные формы представляют наиболее трудную диагностическую задачу в принятии врачебного решения о выборе тактики лечения.

«В современной практике медики выделяют три формы гиперинсулинизма в зависимости от течения болезни: фокальную, диффузную и атипичную. Мы обучили определять эту форму в новой версии нашей программы. Это позволит врачу быстрее поставить верный диагноз, от которого зависит выбор тактики лечения».

Первый вариант приложения при помощи алгоритмов искусственного интеллекта обрабатывал цифровое изображение снимков поджелудочной железы и позволял по цвету выявлять очаги и концентрацию инсулина. В новой версии у программы появилась функция определения формы ВГИ. Это стало возможно благодаря тому, что ученые нашли связь между формой заболевания, яркостью и цветовым тоном очагов инсулина при анализе каждого пикселя на КТ-снимках. Причем программа может надежно фиксировать различия в цветовых характеристиках, которые могут быть невидимы для глаза врача. Всего в исследовании использовалось 50 снимков детей с врожденным гиперинсулинизмом.

«Мы выделили три диапазона показателей по яркости и тону, каждый из которых соответствует конкретному типу заболевания. Пока наша программа определяет форму гиперинсулинизма в случае, если оба показателя соответствуют одной и той же форме заболевания. Точность определения степени составляет 86%».

База данных материалов в обезличенном виде была предоставлена и размечена группой медиков из Национального медицинского исследовательского центра им. В.А. Алмазова под руководством заведующей кафедрой ядерной медицины и радиационных технологий с клиникой, профессора РАН Дарьи Викторовны Рыжковой, заведующей кафедрой детских болезней с клиникой профессора Ирины Леоровны Никитиной и практикующего врача эндокринолога Лейлы Рамазановны Саракаевой.

«Позитронная эмиссионная томография с 18F-дигидроксифенилаланином – это безальтернативный метод неинвазивной диагностики морфологической формы врожденного гиперинсулинизма. Внедрение в клиническую практику программного модуля для анализа томографических изображений на основе искусственного интеллекта позволит в кратчайшие сроки и с высокой точностью провести дифференциальную диагностику морфологической формы заболевания, что необходимо для принятия решения в отношении стратегии лечения пациента».

«ВГИ до настоящего времени продолжает оставаться тяжелой для диагностики и лечения врожденной патологией. Несвоевременность и некорректность оказания помощи ведут к тяжелой интеллектуально-соматической инвалидизации и сокращению продолжительности жизни. Национальный медицинский исследовательский центр им. В.А. Алмазова Минздрава России является единственным лечебным учреждением, в котором оказывается помощь экспертного уровня детям с ВГИ в РФ и странах СНГ. Внедрение в клиническую практику программного модуля на основе искусственного интеллекта позволило значительно оптимизировать диагностику данной сложной патологии, а в отношении атипичных форм разработать принципиально новый подход к планированию терапевтической тактики», – комментирует  заведующая кафедрой детских болезней с клиникой НМИЦ им. В.А. Алмазова, профессор Ирина Леоровна Никитина.

Исследование было признано лучшей работой на конкурсе докладов молодых ученых и аспирантов в рамках Всероссийского конгресса «Ядерная медицина – 2022».