Быстрая диагностика HER2-положительного и трижды негативного рака молочной железы с помощью рамановской спектроскопии сыворотки крови и свёрточной нейронной сети

Рак молочной железы часто встречается у женщин и занимает первое место по числу случаев среди злокачественных опухолей у женщин. Это заболевание отличается высокой гетерогенностью: разные его типы характеризуются различными биологическими свойствами и прогнозом. Поэтому определение типа рака молочной железы помогает разрабатывать индивидуальные планы лечения. На основе рамановской спектроскопии сыворотки крови и алгоритмов глубокого обучения мы предлагаем быстрый и недорогой метод выявления трижды негативного и HER2-положительного рака молочной железы, а также здоровых лиц. В исследование включили 75 образцов сыворотки крови: 23 образца пациенток с трижды негативным раком молочной железы, 22 — с HER2-положительным раком и 30 образцов здоровых лиц. Предварительно обработанные рамановские спектры использовали в качестве входных данных для глубокого обучения. Были построены три модели: языковая модель на основе нейронной сети (NNLM), двунаправленная сеть долгой краткосрочной памяти (BiLSTM) и свёрточная нейронная сеть (CNN). Точность моделей составила 87,78%, 90,37% и 91,11% соответственно. Результаты подтверждают возможность диагностики рака молочной железы с помощью рамановской спектроскопии сыворотки крови в сочетании с алгоритмами глубокого обучения; этот подход может служить эффективным вспомогательным методом диагностики.