Тема: Разработка методов диагностики глиомы на основе методов ТГц спектроскопии, спектроскопии комбинационного рассеяния и машинного обучения

По частоте появления глиомы составляют около 80% злокачественных опухолей головного мозга [1]. По международной классификации (World Health Organization) глиомы разделяют на четыре степени злокачественности (WHO Grade I, II, III, IV). К первой степени злокачественности отнесены опухоли с потенциальной возможностью практически полного хирургического излечения. Вторая степень была присвоена инфильтративным опухолям с высокой вероятностью выживаемости не менее 5 лет. К признакам опухолей третьей степени злокачественности были отнесены атипия клеточных ядер в сочетании с высокой пролиферативной активностью, резистентностью к лечению, высокой вероятностью продолженного роста и медианой выживаемости 2-3 года. Четвертая степень злокачественности ассоциирована с высокой митотической активностью, наличием большого числа некрозов и крайне высокой вероятностью рецидива после удаления. Классическим представителем этого типа опухолей является МГБ [2], которая составляет около 55% всех глиом. Прогноз у пациентов с первично выявленной ГБ в настоящее время неутешительный, а медиана выживаемости в среднем составляет чуть более одного года. Даже при применении радиотерапии, химиотерапии и хирургического вмешательства для многих видов глиом характерен неблагоприятный прогноз [3]. Высокий социальный и экономический ущерб, наносимый этим заболеванием, обусловлен поражением трудоспособной части населения и нарушением функций центральной нервной системы с неуклонной инвалидизацией таких пациентов и необходимостью постоянного постороннего ухода. Поэтому актуальным и важным является выявление глиом на ранней стадии и разработка неинвазивных и малоинвазивных методов контроля эффективности лечения.
ГБ подразделяют на первичный и вторичный подтипы, которые имеют различные патогенетические пути развития, поражают пациентов определенного возраста и имеют различную тактику лечения. Гистологически эти подтипы неразличимы. Первичные (de novo) ГБ составляют 80-90% этих опухолей и встречаются у пожилых пациентов (средний возраст 55 - 62 года). Вторичные ГБ развиваются из астроцитом или олигодендроглиом меньшей степени злокачественности и встречаются у более молодых пациентов (средний возраст 40 - 45 лет) [4, 5]. Выделены различные генетические нарушения, характерные для первичного и вторичного подтипов ГБ, из которых наличие мутаций в генах, кодирующих изоцитратдегидрогеназу 1 и 2, является наиболее надежным молекулярным маркером, обнаруженным во всех случаях вторичных и только в 5-10% первичных ГБ [6]. Наличие мутаций IDH1/2 приводит к накоплению энантиомеров 2-гидроксиглутарата, делает клетки более восприимчивыми к генетическим перестройкам, вызванным оксидативным стрессом и, таким образом, является движущей силой развития глиом. С другой стороны, опухолевые клетки, содержащие мутации IDH1/2 более восприимчивы к противоопухолевой терапии, обладающей цитотоксическим действием за счет образования активных форм кислорода [5]. Медиана выживаемости колеблется от 24 до 36 месяцев при ГБ с IDH мутацией по сравнению с 9 до 15 месяцев при ГБ с IDH дикого типа. Пятилетняя выживаемость при вторичных ГБ составляет до 80% [5, 6]. Считают, что 2- гидроксиглутарат может быть идеальным маркером как диагностики, так и направленной терапии ГБ [6]. Поэтому определение его в тканях мозга и крови очень актуально.
В настоящее время неинвазивным методом диагностики глиомы является магнитно-резонансная томография. Кроме того, магнитно-резонансная спектроскопия является новым методом ранней диагностики опухоли и прогноза ее лечения, поскольку соотношение ряда метаболитов изменяется с появлением опухоли и в динамике ее развития [7, 8]. Было показано, что соотношения холинМ-ацетиласпартат, холин/креатинин, холин+креатинин/N- ацетиласпартат были значительно выше в опухолях высокой степени злокачественности, чем в опухолях низкой степени [9]. Высокие уровни холина были обнаружены в опухолях высокой степени злокачественности, а высокое отношение липид/лактат - при метастазировании опухоли головного мозга [10]. Применение МРС для неинвазивного количественного определения 2- гидроксиглутарата в головном мозге было показано относительно недавно. Это связано с мешающим влиянием ряда других метаболитов, присутствующих в тканях мозга [11]. Было показано применение жидкостной хроматографии в тандеме с масс-спектрометрией для определения 2-гидроксиглутарата в сыворотке крови [12,13] и спиномозговой жидкости [14]. С помощью этого же метода в крови были обнаружены и другие молекулярные маркеры, по которым можно провести раннюю диагностику ГБ [15]. Показано, что концентрации в плазме крови альфа-2-гликопротеина, C-реактивного белка и C9 компонента комплемента показали значительную положительную корреляцию с размером опухоли (R2 = 0,534, 0,495 и 0,452 соответственно) [16]. Было показано, что протеом и метаболом крови значительно изменяется при глиомах головного мозга [17].
Таким образом, все перечисленные технологии для неинвазивного и малоинвазивного определения молекулярных маркеров для ранней диагностики глиом в тканях и жидкостях организма являются достаточно трудоемкими и дорогостоящими. Именно поэтому разработка новых, в том числе спектроскопических методов для ранней диагностики глиом головного мозга является актуальной проблемой современной физики и медицины.
Интенсивное развитие получил новый вид спектроскопии - терагерцовая импульсная спектроскопия, которая имеет ряд особенностей, определяющих ее применение в создании новых методов неинвазивной и малоинвазивной диагностики. Отличительной особенностью метода является возможность непосредственного измерения показателя преломления, коэффициента поглощения и спектра диэлектрической функции исследуемого образца [18]. Это позволяет получить подробную спектральную характеристику анализируемой пробы за одно измерение, что в перспективе дает возможность развития на этой основе экспресс-диагностики [19]. Молекулярные кристаллы имеют характеристические линии поглощения в ТГц диапазоне частот, что позволяет применять метод ТГц спектроскопии для идентификации веществ [20]. Развитие технологии получения метаматериалов позволяет существенно повысить чувствительность обнаружения веществ с помощью ТГц спектроскопии [21]. Данная технология стала развиваться недавно и еще не применяется для обнаружения молекулярных маркеров глиом.
В статье [22] показано применение ИК-Фурье спектроскопии для диагностики мутации изоцитратдегидрогеназы в тканях глиомы человека. Показано, что изменение интенсивности полос при 1103, 1362, 1441, 1485 и 1553 см-1 позволяет на 88% отнести образцы к генотипу IDH1 глиомы.
Анализ спектров комбинационного рассеяния выявил увеличение интенсивности спектральных полос, связанных с ДНК, в мутантной глиоме IDH1, тогда как полосы, связанные с молекулярными колебаниями липидов, были значительно уменьшены. Более того, интенсивности КР полос, связанных с белками, различались в мутанте IDH1 и глиоме дикого типа IDH1, что указывает на изменения в профиле белков. Выбор из пяти полос (498, 826, 1003, 1174 и 1337 см-1) позволил классифицировать спектры комбинационного рассеяния по генотипу IDH1 с 89% вероятности. Авторы утверждают, что КР спектроскопия представляет собой простую, быструю и безопасную технику для определения мутации IDH1, которая показывает большие перспективы для клинически значимой диагностики in situ [23, 24].
Недавно были изучены ИК-спектры поглощения высушенных капель плазмы крови у пациентов с опухолями головного мозга. Были оценены возможности использования ИК спектров поглощения в качестве источника дополнительной информации, способствующей правильной диагностике [25]. Было показано, что наиболее информативной областью является область 1200— 950 см-1. Эта область позволяет выявить весь спектр веществ, содержащих связи Р-О и С-О, простые и сложные эфирные связи С-ОО, Р-ОО, которые присутствуют в липидах, фосфорилированных белках, углеводах, креатинфосфокиназах и других соединениях. Для диагностики определяли высоту пиков полос поглощения с максимумами 1195, 1170, 1155, 1127,1124, 1121, 1115, 1106, 1098, 1093, 1080 и 1045 см-1. Для исключения ошибок при оценке результатов ИК спектроскопических исследований в расчет принимали не абсолютные значения величин пиков полос поглощения, а их соотношение (см-1/см-1): 1 - 1170/1145, 2 - 1170/1080, 3 -1170/1093, 4 - 1170/1098, 5 - 1170/1106, 6 - 1170/1115, 7 -1170/1121, 8 - 1170/1124, 9 -1170/1127, 10 - 1170/1157, 11 - 1170/1195.
Методы машинного обучения используются для анализа данных, представленных в виде многокомпонентных векторов в многомерном пространстве. Такие вектора называются векторами признаков (англ. feature vectors), а пространство - пространством векторов признаков (англ. feature vector space) [26]. Методы машинного обучения разделяют на обучение с учителем (англ. Supervised learning) или классификации [27], обучение без учителя (англ. Unsupervised learning) или кластеризация [28], обучение с частичным привлечением учителя (англ. Semi-Supervised learning) [29] и обучение с подкреплением (англ. Reinforcement learning) [30]. Для методов обучения с учителем важно наличие размеченных экспертом данных. Обучение без учителя опирается на заданное экспертом количество классов или топологические свойства пространства признаков. Обучение с частичным привлечением учителя представляет собой комбинацию первых и вторых методов и использует методы кластеризации для расширения набора размеченных данных. Методы обучения с подкреплением работают по принципу алгоритмов с обратной связью, схожи с методами классификации, но обучаются не на размеченных данных, а на основе отклика внешней среды. Чаще всего встречается задача бинарной классификации, т.е. когда количество классов данных равно двум, например, здоровые и больные....
Купить

Основной целью работы было выявление глиомы путем обнаружения ее биомаркеров в сыворотке и плазме крови методами ТГц спектроскопии и спектроскопии комбинационного рассеяния. В работе исследовалась сыворотка крови мышей в динамике развития ГБ U87 (общепринятая модель глиомы человека, созданная в лабораторных, контролируемых условиях), а также сыворотка и плазма крови людей с глиомой и без нее. Для анализа ТГц и КР спектров образцов крови и выявления наиболее информативных частот были применены методы машинного обучения. Предложены соответствующие конвейеры обработки данных. Результаты валидированы методами 10-кратной перекрестной проверки. Для методов предварительной обработки исследуемых спектральных данных получены оптимальные значения подстроечных параметров. Выделены наборы информативных частот, соответствующих динамике изменения глиомы. Построена регрессионная модель, связывающая размеры опухоли и ТГц спектры. Также создана регресионная модель учитывающая взаимосвязь биомаркеров, выделенных методом МРС и ТГц/КР спектроскопии. Было показано, что по анализу сыворотки крови можно отследить изменение состояния тканей мозга во время развития глиомы. КР и ТГц спектроскопия в сочетании с машинным обучением позволяет проводить безметковый анализ тканей мозга или сыворотки крови в режиме реального времени, а также дифференцировать глиомы и быстро контролировать лечение.
Результаты работы опубликованы в 8 статьях, индексируемых в базах SCOPUS и Web of Science, апробированы на 8 конференциях международного и всероссийского уровня.
Купить