Введение

Составление и анализ генеалогических данных представляется важным методом популяционной генетики. Целесообразность разработки и внедрения метода диагностики и профилактики опухолей на основе данных генетического консультирования и технологий искусственного интеллекта – перспективное направление. Предложена аналитическая система, позволяющая анализировать данные пациента, полученные в ходе консультирования, результаты молекулярно-биологического обследования, родословную, и что немаловажно, давать предварительное заключение о наличии риска возникновения онкологических заболеваний.

Онкологические заболевания устойчиво занимают ведущее место в структуре смертности населения. В последние годы отмечены изменения в статистике заболеваемости: рак молочной железы (11,7%) превзошел рак легких (11,4%), далее по распространенности следуют колоректальный рак (10 %), рак простаты (7,3 %), рак желудка (5,6%) и рак печени (4,7%). Беларусь несильно отличается по заболеваемости и смертности от стран-соседей, она входит в группу стран с относительно невысокими уровнями заболеваемости. В тоже время за десятилетие заболеваемость увеличилась в три раза.

В связи с развитием молекулярно-генетических исследований в онкологии появилась возможность диагностировать и отслеживать ранние формы заболеваний, что позволяет сформировать и провести своевременные профилактические мероприятия лицам, находящимся в группе риска. Составление и анализ родословных с учетом этиопатогенетических факторов, подтвержденных молекулярно-генетическими исследованиями, – один из важнейших методов популяционной генетики, позволяющий определить предрасположенность к той или иной патологии.

Системы искусственного интеллекта, появляющиеся в последнее время в медицине, – перспективное направление в мировом здравоохранении.

Искусственный интеллект меняет систему здравоохранения, позволяя ее переоценивать и модернизировать, и в целом повышать качество услуг при одновременном снижении расходов. Использование умных систем улучшает точность диагностики (например, исследование Frost&Sullivan), где технологии искусственного интеллекта повышают точность постановки диагнозов на 30–40 %. Имеющиеся отечественные информационные разработки в области искусственного интеллекта по этому вопросу на сегодняшний день неполные и носят несистемный характер.

Представляется целесообразным разработка и внедрение в практику комплексного метода диагностики и профилактики злокачественных опухолей на основе систем искусственного интеллекта.

Материал и методы исследования

Для проведения мероприятий по раннему выявлению опухолей разработана аналитическая система, которая позволяет анализировать данные пациента, полученные в ходе консультирования, с возможностью дополнения ее данными молекулярно-генетического обследования, а также обрабатывать накопленные сведения на основе родословных, рассчитывать популяционный риск, относить обследованных в группы риска.

Необходимый материал исследования: данные о заболеваемости пациента (возраст, год развития заболевания и год смерти, пол, заболеваемость родственников), информация, полученная в ходе консультирования, и данные молекулярно-биологического исследования лиц с опухолевым процессом. Реализация мероприятий по раннему выявлению и возможной профилактике опухолевых процессов основана на алгоритме теорем элементарной теории вероятностей. Система реализована в виде компьютерной программы в среде Microsoft SQL Server, обрабатывает накопленные данные, в том числе на основе составления родословных, анализирует и дает предварительное заключение о наличии риска возникновения опухоли у респондента и членов его семьи, рассчитывает популяционный риск.

Результаты

В электронную форму вносятся данные пробанда. Данные лиц, прошедших предварительный опрос, скрининг или уже обращавшихся за медицинской помощью в медицинское учреждение онкологического профиля, импортируются из регистра. На следующем этапе выполняется учет данных о родственниках пробанда и возможном наличии у них онкологических заболеваний. Клиническая группа риска наличия предрасположенности к развитию, например, рака молочной железы (РМЖ), яичника или толстой кишки, как и результаты исследования о возможных мутациях генов, вводятся в базы данных с использованием готовых справочников.

Система также осуществляет интеллектуальный контроль и не позволяет вводить сомнительные данные, а также дублировать регистрацию одного и того же пациента/пробанда/родственника (рис. 1).

Рис. 1. Поиск информации о пробанде в онкологическом регистре

 

В программном комплексе предусмотрена и реализована возможность визуализации родословной, что существенно облегчает процесс отнесения лиц, пробанда и (или) его родственников в группы риска развития опухолей. При построении родословной используется общепринятая символика.

Система способна анализировать родословную и давать предварительное заключение о наличии риска возникновения наследственного рака у членов семьи по следующим алгоритмам.

Диагностические критерии наследственного РМЖ:

–  в родословной три случая РМЖ и (или) даже один случай у мужчины, заключение – высокий риск возникновения РМЖ;

–  в родословной два случая, заключение – средний риск;

–  в родословной один случай в возрасте до 40 лет и (или) РМЖ соче- тается с другими опухолями (первично множественный вариант), заключе- ние – низкий риск;

–  в родословной один случай РМЖ, не отвечающий предыдущим кри- териям. Заключение – популяционный риск;

–  любой из указанных выше вариантов плюс наличие мутаций гена BRCA. Заключение – очень высокий риск.

 

Диагностические критерии наследственного рака яичника (РЯ):

 

–  в родословной три случая, заключение – высокий риск;

–  в родословной два случая, заключение – средний риск;

–  в родословной один случай в возрасте до 40 лет и (или) РЯ сочетается с другими опухолями (первично множественный вариант), заключение – низкий риск;

–  в родословной один случай РЯ, не отвечающий предыдущим критериям, заключение – популяционный риск;

–  любой из указанных выше вариантов плюс наличие мутаций гена BRCA, заключение – очень высокий риск.

 

Диагностические критерии наследственного рака молочной железы и яичника (РМЖЯ):

 

–  в родословной два случая и (или) даже один случай РМЖ у мужчины плюс один случай РЯ, заключение – высокий риск РМЖЯ;

–  в родословной один случай РМЖ плюс два случая РЯ, заключение – высокий риск;

–  в родословной один случай РМЖ плюс один случай РЯ, заключение – средний риск;

–  любой из указанных выше вариантов плюс наличие мутаций гена

BRCA, заключение – очень высокий риск.

Диагностические критерии наследственного колоректального рака (КРР):

–  в родословной три случая, заключение – высокий риск КРР;

–  в родословной два случая КРР, заключение – средний риск;

–  в родословной один случай КРР плюс один или более случай рака другой локализации, не отвечающий предыдущим критериям (не РМЖ, не РЯ, не КРР), заключение – низкий риск;

–  в родословной один случай КРР, не отвечающий предыдущим критериям, заключение – популяционный риск.

Опираясь на известные факторы риска развития опухолей и принимая во внимание значимые факторы их развития: возраст – вероятность возникновения опухоли; хронические заболевания кишечника и полипозы; носительство мутаций (риск развития опухоли – 80–85 %); «семейный онкологический анамнез», который является значимым диагностическим признаком и зачастую не анализируется, был проведен анализ вышеупомянутых факторов в онкологическом регистре региона для оценки возможных алгоритмов прогнозирования онкологического риска.

Система автоматически генерирует заключения по всем введенным анкетам и алгоритмам, что не только облегчает поиск нуждающихся во врачебном консультировании, но и формирует группы риска для анализа (рис. 2).

 

Рис. 2. Формирование когорты по заданным параметрам

 

Окончательное решение об отнесении пробанда и родственников к какой-либо группе риска принимает специалист после изучения родословной.

Проведение расчета популяционного риска: степень риска развития опухолей (в баллах) у здорового пробанда определяется в том случае, если онкологическим заболеванием страдает его родственник. Если у родственников (одного из родственников) онкологические заболевания развились в более молодом возрасте, то учитывается дополнительный риск, связанный с возрастом. Оценка общего риска помогает определить, во сколько раз у пациента (пробанда) выше риск возникновения опухолей по сравнению с лицами, наследственность которых не отягощена онкологией. Практически все показатели, используемые для расчета популяционного риска, за исключением численности населения в регионе, можно получить непосредственно из системы, что позволяет сделать ее самообучающейся. Для информационного обеспечения амбулаторного наблюдения за лицами с повышенным риском развития опухолей в программном комплексе име- ется раздел «мониторинг».

 

Заключение

Подводя итоги, следует отметить, что целесообразным является внедрение в клиническую практику комплексного метода диагностики и профилактики опухолей на основе генетических данных и современных информационных технологий. Аналитическая система может успешно ис- пользоваться, облегчая консультирование пациентов с подозрением на наличие онкологической патологии.