Сколтех создает ИИ для диагностики рака по образцам тканей

В классической практике врач-патолог сначала изучает тонкие срезы ткани, окрашенные стандартным способом, а затем при необходимости назначает иммуногистохимию — более сложный и долгий анализ. Именно он позволяет уточнить статус тканей, рецепторов и другие параметры, важные для выбора терапии. Но этот этап может занимать несколько дней, требовать дорогого оборудования и не всегда доступен в небольших или удаленных клиниках.

Команда из Сколтеха предлагает другой путь. Они разрабатывают алгоритмы генеративного искусственного интеллекта, которые умеют преобразовывать изображения гистологических срезов, окрашенных по стандарту H&E, в синтетические варианты, напоминающие результаты иммуногистохимии. Идея в том, чтобы не заменять лабораторию, а использовать уже доступные данные как основу для более глубокого анализа.

Это особенно важно, потому что при выборе лечения ошибка может дорого обойтись пациенту. Одни схемы терапии требуют максимально точного понимания биологии опухоли, другие — более щадящего подхода. Если данных недостаточно, лечение рискует оказаться либо слишком слабым, либо излишне агрессивным.

Но проект не ограничивается только «виртуальным окрашиванием». Вторая его часть — это уже распознавание структур на изображениях: алгоритмы должны определять ключевые биологические элементы, предсказывать статус тканей и помогать врачу быстрее ориентироваться в сложном материале. По сути, речь идет о системе, которая не просто создает похожую картинку, а помогает извлечь из нее клинически полезный смысл.

Но путь в реальную практику у таких решений обычно долгий. Медицинские алгоритмы должны пройти строгую проверку, доказать надежность и безопасность, а также соответствовать требованиям по защите персональных данных. Поэтому главная сложность сегодня не в создании модели как таковой, а в том, чтобы довести ее до уровня, пригодного для клинического применения. Если разработка Сколтеха войдет в практику, у врачей появится больше времени, у пациентов — больше шансов на своевременный выбор терапии, а у больниц в удаленных регионах — шанс работать на уровне крупных федеральных центров.