Клетка — это основная структурная и функциональная единица живого организма. Все ткани и органы человека состоят из клеток, каждая из которых выполняет уникальные функции, необходимые для жизни и поддержания здоровья.
"). Новая разработка ученых из City of Hope и University of California, Berkeley демонстрирует, что риск развития [рака груди](https://omrst.ru/glossary/breast-cancers "Рак груди (рак молочной железы) — это злокачественное новообразование, возникающее в тканях молочной железы. Это одно из самых распространённых онкологических заболеваний у женщин во всём мире. Болезнь может развиваться как медленно, так и агрессивно, распространяясь на лимфатические узлы и другие органы.
") можно определить задолго до появления [опухоли](https://omrst.ru/glossary/tumor "Опухоль — это патологическое образование, возникающее в результате неконтролируемого деления клеток. Она может быть доброкачественной (не распространяется на другие органы) или злокачественной (способна к метастазированию и разрушению окружающих тканей).
"), анализируя [физические](https://omrst.ru/glossary/physical "Физические последствия — это изменения в теле, возникающие в результате перенесённых заболеваний, травм, хирургических вмешательств, интенсивных нагрузок или хронического стресса. Они могут быть краткосрочными, как слабость и мышечная боль, или длительными — например, нарушение подвижности, деформация суставов, потеря чувствительности, хроническая усталость, остеопороз или боли в спине.
") свойства клеток молочной железы. В основе метода лежит принцип, который ранее практически не применялся в клинической практике: оценка так называемого «механического возраста» клеток. В отличие от хронологического возраста человека, механический возраст отражает, насколько [клетки](https://omrst.ru/glossary/cell "Клетка — это основная структурная и функциональная единица живого организма. Все ткани и органы человека состоят из клеток, каждая из которых выполняет уникальные функции, необходимые для жизни и поддержания здоровья.
") изношены и как они реагируют на стресс. Именно эта реакция, как показало исследование, напрямую связана с вероятностью развития рака груди. Разработанная технология представляет собой микрофлюидную платформу, где отдельные эпителиальные клетки проходят через узкие каналы и подвергаются контролируемому сжатию. В процессе измеряются их ключевые характеристики: деформация, скорость восстановления формы, жесткость, поведение при нагрузке. Эти данные затем анализируются алгоритмами машинного обучения, которые формируют индивидуальный риск-профиль. Современные методы оценки риска рака груди остаются ограниченными. Генетические тесты выявляют лишь небольшую долю случаев, поскольку известные мутации обнаруживаются примерно у 6% пациенток. Для большинства женщин используются косвенные показатели: плотность ткани, возраст, семейный анамнез. Такие подходы часто дают неточные результаты и могут приводить либо к избыточной тревожности, либо к недооценке риска. Новая система закрывает этот пробел, поскольку работает напрямую с биологическими свойствами клеток. Это делает оценку более персонализированной и потенциально более точной. Важным преимуществом технологии является ее доступность: устройство не требует сложной визуализации и может быть построено на базе относительно простой электроники, что открывает путь к масштабному внедрению. В ходе исследования ученые обнаружили важную закономерность: клетки у женщин старшего возраста становятся более жесткими и медленнее возвращаются к исходной форме после деформации. Однако особенно значимым оказалось другое наблюдение — у части молодых женщин клетки демонстрировали поведение, характерное для «старых» клеток. В большинстве таких случаев у этих пациенток выявлялись генетические факторы риска рака груди. Это позволило сделать ключевой вывод: механические свойства клеток могут служить ранним биомаркером предрасположенности к заболеванию. Алгоритмы искусственного интеллекта, обученные на этих данных, успешно различали группы риска и даже выявляли скрытые предрасположенности. Метод также прошел проверку на различных группах: здоровые женщины, пациентки с семейной историей заболевания, а также ткани из здоровой молочной железы у женщин, уже имеющих рак в другой груди. Во всех случаях система демонстрировала высокую точность классификации. Практическое значение технологии трудно переоценить. Она может стать основой нового поколения [скрининга](https://omrst.ru/glossary/screening "Скрининг — это профилактическое медицинское обследование, направленное на раннее выявление заболеваний у людей без выраженных симптомов. Его главная цель — обнаружить патологические изменения на стадии, когда лечение наиболее эффективно и позволяет избежать осложнений.
"), который позволит выявлять риск рака груди до появления клинических признаков. Это особенно важно, поскольку ранняя [диагностика](https://omrst.ru/glossary/diagnostics "Диагностика — это комплекс медицинских мероприятий, направленных на установление точного диагноза. Она позволяет выявить заболевание на ранней стадии, определить его характер, тяжесть и выбрать наиболее эффективное лечение.
") напрямую влияет на выживаемость и эффективность лечения. Потенциальные преимущества метода включают раннее выявление риска, персонализированную профилактику, снижение числа ненужных обследований, повышение точности скрининга, доступность и масштабируемость. Несмотря на перспективность, технология пока находится на стадии научных исследований и требует дальнейшей клинической валидации. Однако уже сейчас ясно, что сочетание биофизики клеток и искусственного интеллекта открывает новое направление в онкологии, где диагностика начинается не с опухоли, а с поведения отдельных клеток задолго до ее появления. Таким образом, анализ механического «возраста» клеток может стать одним из самых точных и доступных способов оценки риска рака груди в будущем, особенно для женщин без явной генетической предрасположенности. **Ссылка:** «MechanoAge, платформа машинного обучения для выявления лиц, предрасположенных к раку молочной железы, на основе механических свойств отдельных клеток» [ DOI: 10.1101/2025.08.08.668946.](https://dx.doi.org/10.1101/2025.08.08.668946 "DOI: 10.1101/2025.08.08.668946") - Связанные статьи: [ИИ научился анализировать опухоли за минуты: новый инструмент может изменить лечение рака груди](https://omrst.ru/247,2026) | [ИИ научился расшифровывать «разговоры» клеток: новый подход к лечению рака груди и болезни Альцгеймера](https://omrst.ru/249,2026) | [ИИ-платформа SPARK научилась предсказывать развитие рака по тканям опухоли](https://omrst.ru/239,2026) | [Искусственный интеллект в диагностике: как «пространственное зрение» помогает выявлять рак груди на ранних стадиях](https://omrst.ru/242,2026) - Похожие материалы: [Бактерии против рака: как терапия AUN уничтожает опухоли без помощи иммунных клеток](https://omrst.ru/98,2025) | [Белок FGD3 усиливает действие химиотерапии и иммунотерапии при раке груди: новые данные о механизмах гибели опухолевых клеток](https://omrst.ru/205,2025) | [Искусственный интеллект и анализ отдельных клеток: новый метод прогнозирования выживаемости при раке груди](https://omrst.ru/227,2026) | [Как взаимодействие раковых и иммунных клеток запускает метастазы при трижды негативном раке груди](https://omrst.ru/128,2025) | [Как кластеры опухолевых клеток и иммунные взаимодействия усиливают метастазирование рака груди](https://omrst.ru/152,2025) | [Как рак груди «ворует» энергию у жировых клеток: новое открытие учёных](https://omrst.ru/120,2025) Загрузка следующей статьи... ## Schema ```json { "@context": "https://schema.org", "@graph": [ { "@type": "WebSite", "@id": "https://omrst.ru/#website", "url": "https://omrst.ru/", "name": "ОРМСТ", "inLanguage": "ru-RU" }, { "@type": "CollectionPage", "@id": "https://omrst.ru/news#collection", "url": "https://omrst.ru/news", "name": "Новости ИИ-диагностики рака и бесплодия", "isPartOf": { "@id": "https://omrst.ru/#website" }, "description": "Новости ОРМСТ: ИИ-диагностика рака груди и рака матки, анализ эндометрия, технологии выявления бесплодия и инновации в медицинской диагностике.", "inLanguage": "ru-RU" }, { "@type": "Blog", "@id": "https://omrst.ru/news#blog", "url": "https://omrst.ru/news", "name": "Новости ОРМСТ", "description": "Новости ИИ-диагностики рака груди, рака матки, анализа эндометрия и технологий выявления бесплодия.", "isPartOf": { "@id": "https://omrst.ru/news#collection" }, "inLanguage": "ru-RU" } ] } ``` ```json { "@context": "https://schema.org", "@type": "BreadcrumbList", "itemListElement": [ { "@type": "ListItem", "position": 1, "name": "ОРМСТ – прорывные решения в диагностике рака и репродуктологии", "item": "https://omrst.ru" }, { "@type": "ListItem", "position": 2, "name": "Новости", "item": "https://omrst.ru/news" }, { "@type": "ListItem", "position": 3, "name": "ИИ научился предсказывать риск рака груди по поведению отдельных клеток", "item": "https://omrst.ru/228,2026" } ] } ``` ```json { "@context": "https://schema.org", "@type": "Article", "mainEntityOfPage": { "@type": "WebPage", "@id": "https://omrst.ru/228,2026" }, "headline": "ИИ научился предсказывать риск рака груди по поведению отдельных клеток", "description": "Искусственный интеллект постепенно выходит за пределы традиционной диагностики и начинает работать на самом фундаментальном уровне — уровне отдельных клеток. Новая разработка ученых из City of Hope и University of California, Berkeley демонстрирует, что риск развития рака груди можно определить задолго до появления опухоли, анализируя физические свойства клеток молочной железы.", "image": { "@type": "ImageObject", "url": "https://omrst.ru/images/img_26/6b831974-6c6f-4d02-a8fb-be1036465ee1.jpg" }, "publisher": { "@type": "Organization", "name": "Облачные решения в медицине - спектроскопия и термография", "logo": { "@type": "ImageObject", "url": "https://omrst.ru/images/stai_2_1.png" } }, "author": { "@type": "Person", "name": "Научный автор", "url": "https://omrst.ru/contact-us" }, "datePublished": "2026-04-24T07:40:44+03:00", "dateCreated": "2026-04-24T07:40:44+03:00", "dateModified": "2026-04-24T07:40:44+03:00" } ```