Цифровая патология и искусственный интеллект в трансляционной медицине и клинической практике

Традиционные методы патологии обеспечивали диагностику, полуколичественную или качественную оценку экспрессии белков и классификацию заболеваний. Технологический прогресс и возрастающее внимание к прецизионной медицине создали условия для развития методов цифровой патологии, позволяющих количественно оценивать патологические изменения, в частности с помощью сканирования всего предметного стекла и решений на основе искусственного интеллекта (ИИ). Эти методы позволяют выявлять и извлекать информацию, недоступную человеческому зрению. В иммуноонкологии применение таких подходов при разработке лекарственных препаратов и в трансляционных исследованиях открывает ценные возможности для расшифровки сложных патофизиологических механизмов, а также выявления новых биомаркеров и мишеней лекарственной терапии. По мере увеличения числа доступных вариантов лечения практикующим врачам всё труднее выбирать оптимальную терапию для каждого пациента. Всё более широкое применение методов на основе ИИ существенно расширяет понимание микроокружения опухоли. Цифровые методы стратификации пациентов и их отбора для диагностических тестов помогают определять оптимальную схему лечения с учётом индивидуального профиля пациента. В этом обзоре рассматриваются возможности и ограничения внедрения методов на основе ИИ для поиска биомаркеров и отбора пациентов, а также обсуждается значение достижений цифровой патологии и ИИ для современной трансляционной медицины с учётом проблем, которые могут возникнуть при внедрении этих технологий в клиническую практику. Традиционные функции патологоанатомов — постановка точного диагноза и оценка биомаркеров для сопутствующей диагностики — могут быть усовершенствованы с точки зрения точности, воспроизводимости и масштабируемости благодаря инструментам анализа на основе ИИ.