Узлы щитовидной железы являются наиболее часто встречающимся видом патологии этого органа. В 5-10% всех узелков щитовидной железы обнаруживают раковые клетки.

Научно-исследовательский коллектив, работающий в Корее, предложил новый неинвазивный метод диагностики, позволяющий распознать узелки щитовидной железы и отделить их от новообразований.

Метод основан на сочетании технологии фотоакустической (PA) и ультразвуковой визуализации. Для обработки результатов задействовуются алгоритмы искусственного интеллекта.

В настоящее время для диагностики узелков щитовидной железы используется тонкоигольная аспирационная биопсия (Fine-needle aspiration.- FNAB) с применением ультразвуковой визуализации. При этом в 20% случаев такой метод дает неточные результаты, из-за чего приходится проводить биопсию.

Чтобы обойти эту проблему, корейские ученые решили использовать метод фотоакустической визуализации. За основу был взят тот факт, что злокачественные опухоли насыщены кислородом ниже, чем нормальные узелки.

В ходе in vivo мультиспектральной визуализации узелков щитовидной железы пациента были рассчитан ряд параметров, включая уровень насыщения гемоглобина кислородом в области узелка. Затем изображения были проанализированы с использованием методов машинного обучения, для автоматизации поиска злокачественных новообразований.

Результаты анализа изображений искусственным интеллектом были объединены с результатами первоначального обследования с использованием УЗИ-аппаратов, которые обычно находятся в больницах. 

В итоге корейским исследователям удалось добиться чувствительности на уровне 100%, а специфичности – 55%. Это примерно в три раза выше, чем специфичность первоначального исследования узелков щитовидной железы с использованием обычного УЗИ.

Jeesu Kim et al, Multiparametric Photoacoustic Analysis of Human Thyroid Cancers In Vivo, Cancer Research (2021). DOI: 10.1158/0008-5472.CAN-20-3334