﻿﻿

   ![Искусственный интеллект анализирует иммунные клетки при раке груди и прогнозирует результаты лечения.](https://omrst.ru/images/img_26/9875cd23-fb13-4b5e-be1f-351310749c69.jpg "ИИ анализирует иммунные клетки при раке груди") ИИ анализирует иммунные клетки при раке груди #  Искусственный интеллект научился прогнозировать лечение рака груди по иммунным клеткам опухоли

   28 августа 2026    Просмотров: 1446

[Рак груди](https://omrst.ru/glossary/breast-cancers "
<p>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.</p>
<div class="seog-tooltip-more-link"><a href="/glossary/breast-cancers">Подробнее ...</a></div>
") остается одним из наиболее распространенных онкологических заболеваний у женщин, однако [опухоли](https://omrst.ru/glossary/tumor "
<p>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).</p>
<div class="seog-tooltip-more-link"><a href="/glossary/tumor">Подробнее ...</a></div>
") молочной железы могут значительно различаться по биологическим свойствам, агрессивности и реакции на [терапию](https://omrst.ru/glossary/therapy "
<p>Терапия — это раздел медицины, направленный на диагностику, лечение и профилактику внутренних заболеваний без хирургического вмешательства. Врач, занимающийся этим направлением, называется терапевтом. Он оказывает первичную медицинскую помощь и наблюдает пациентов с широким спектром заболеваний: от простуды и бронхита до гипертонии, диабета и сердечной недостаточности.</p>
<div class="seog-tooltip-more-link"><a href="/glossary/therapy">Подробнее ...</a></div>
"). Поэтому современная онкология стремится не просто определить тип опухоли, но и получить как можно больше информации о ее взаимодействии с иммунной системой. Два крупных международных исследования показали, что помочь в этом способен искусственный интеллект.

Ученые под руководством специалистов австралийского Института Питера Мака исследовали возможность автоматического анализа опухолеинфильтрирующих лимфоцитов — TILs. Это иммунные [клетки](https://omrst.ru/glossary/cell "
<p>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.</p>
<div class="seog-tooltip-more-link"><a href="/glossary/cell">Подробнее ...</a></div>
"), проникшие непосредственно в ткань опухоли или окружающие ее структуры. Их количество считается потенциально важным биомаркером: во многих случаях высокая концентрация таких лимфоцитов свидетельствует о более выраженной иммунной реакции организма против раковых [клеток](https://omrst.ru/glossary/cell "
<p>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.</p>
<div class="seog-tooltip-more-link"><a href="/glossary/cell">Подробнее ...</a></div>
").

Обычно количество TILs оценивает патологоанатом при исследовании образца ткани под микроскопом. Однако цифровая патология позволяет перевести гистологический препарат в изображение высокого разрешения, которое затем может анализировать алгоритм. Искусственный интеллект способен распознавать клетки, определять их расположение и оценивать особенности опухолевого микроокружения значительно быстрее при обработке большого количества образцов.

Результаты двух исследований, опубликованных в The Lancet Oncology, основаны на данных более 5600 пациентов с двумя важными разновидностями [рака груди](https://omrst.ru/glossary/breast-cancers "
<p>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.</p>
<div class="seog-tooltip-more-link"><a href="/glossary/breast-cancers">Подробнее ...</a></div>
") — трижды негативным и HER2-положительным раком молочной железы. Ученые сравнили традиционную экспертную оценку тканей с цифровыми и алгоритмическими методами анализа.

В исследовании CATALINA были объединены данные семи клинических испытаний пациентов с трижды негативным раком молочной железы. Более чем у 1300 участников количество опухолеинфильтрирующих лимфоцитов оценивалось одновременно патологоанатомами и системой искусственного интеллекта.

Абсолютные показатели, полученные человеком и алгоритмом, не всегда полностью совпадали. Однако с клинической точки зрения оба метода обнаруживали одинаковую закономерность: чем больше TILs присутствовало в опухолевой ткани, тем благоприятнее в среднем оказывался прогноз. Таким образом, компьютерная оценка иммунных клеток позволяла получать прогностическую информацию, сопоставимую с результатами традиционного анализа.

Второе исследование охватило более 4300 образцов опухолей из крупного исследования III фазы APHINITY, посвященного раннему HER2-положительному раку молочной железы. Здесь ученые сравнивали сразу три подхода: экспертную оценку патологоанатома, цифровой анализ изображений и методы искусственного интеллекта.

Результаты вновь показали связь между высокой концентрацией опухолеинфильтрирующих лимфоцитов и более благоприятными результатами лечения. Особенно интересными оказались данные пациентов с поражением лимфатических узлов. При высоком уровне TILs некоторые из них, по данным анализа исследования, могли получать большую пользу от добавления пертузумаба к стандартной терапии.

Однако возможности искусственного интеллекта не ограничились простым подсчетом клеток. Алгоритмы анализировали пространственное распределение лимфоцитов внутри опухоли и обнаруживали участки их повышенной концентрации — своеобразные иммунные «горячие точки». Такая информация потенциально позволяет оценивать не только количество иммунных клеток, но и архитектуру иммунного ответа.

Это имеет важное значение для понимания биологии рака груди. [Опухоль](https://omrst.ru/glossary/tumor "
<p>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).</p>
<div class="seog-tooltip-more-link"><a href="/glossary/tumor">Подробнее ...</a></div>
") представляет собой не изолированное скопление злокачественных клеток, а сложную микросреду, в которой присутствуют [сосуды](https://omrst.ru/glossary/vessels "
<p>Сосуды — это полые эластичные трубки, по которым циркулируют кровь и лимфа, обеспечивая транспорт веществ по всему организму. Сосудистая система играет ключевую роль в поддержании жизни: она снабжает ткани кислородом и питательными веществами, удаляет продукты обмена, регулирует температуру и давление.</p>
<div class="seog-tooltip-more-link"><a href="/glossary/vessels">Подробнее ...</a></div>
"), соединительная ткань и различные клетки иммунной системы. Расположение этих компонентов относительно опухолевых клеток способно содержать информацию, которую трудно выразить обычным визуальным описанием препарата.

Именно здесь компьютерный анализ может дополнять работу специалиста. Человек хорошо распознает сложные морфологические особенности тканей и оценивает их в клиническом контексте, тогда как алгоритм способен последовательно измерять тысячи и миллионы объектов на цифровом изображении. Поэтому перспективным направлением считается не замена патологоанатома искусственным интеллектом, а сочетание экспертной диагностики с вычислительным анализом.

Практическое преимущество автоматизированной оценки особенно заметно при необходимости исследовать большие массивы образцов. Стандартизированный алгоритм способен одинаковым способом анализировать цифровые препараты в разных медицинских учреждениях. В перспективе это может сделать некоторые [биомаркеры](https://omrst.ru/glossary/biomarker "
<p>Биомаркер (или биологический маркер) — это измеряемый показатель, отражающий состояние организма, наличие заболевания или реакцию на лечение. Он может быть представлен молекулой, геном, белком, уровнем гормонов, а также структурными или функциональными изменениями в тканях и органах.</p>
<div class="seog-tooltip-more-link"><a href="/glossary/biomarker">Подробнее ...</a></div>
") доступнее там, где существует дефицит специалистов по патологической анатомии.

При этом результаты исследований не означают, что искусственный интеллект уже может самостоятельно определять лечение конкретного пациента. Выбор терапии при раке груди зависит от множества факторов: типа опухоли, стадии заболевания, поражения лимфатических узлов, рецепторного статуса, молекулярных характеристик, общего состояния пациента и других клинических данных. Анализ TILs является дополнительным источником информации, а не универсальным диагностическим тестом.

Особое внимание исследователей к трижды негативному и HER2-положительному раку связано с биологическими особенностями этих опухолей. Трижды негативный рак составляет примерно 15% случаев заболевания и часто характеризуется более агрессивным течением. HER2-положительные опухоли составляют около 15–20% случаев, однако появление препаратов, направленных против [белка](https://omrst.ru/glossary/protein "
<p>Белок — это сложная органическая молекула, состоящая из аминокислот, которая выполняет множество жизненно важных функций в организме. Белки участвуют в построении тканей, передаче сигналов, защите от инфекций, регуляции обмена веществ и поддержании структуры клеток.</p>
<div class="seog-tooltip-more-link"><a href="/glossary/protein">Подробнее ...</a></div>
") HER2, существенно расширило возможности их лечения.

Новые данные показывают, что цифровая патология может постепенно превратить обычный гистологический препарат в гораздо более богатый источник информации. Изображение ткани содержит не только сведения о внешнем виде раковых клеток, но и своеобразную карту взаимодействия опухоли с иммунной системой.

Если результаты будут подтверждены и методы пройдут необходимую клиническую стандартизацию, искусственный интеллект может стать дополнительным инструментом персонализированной онкологии. Вместо конкуренции человека и алгоритма наиболее перспективным выглядит их совместное применение: патологоанатом определяет клинически значимые особенности ткани, а вычислительная система помогает объективно измерить структуры и закономерности, которые сложно оценить человеческим глазом. Для пациентов с раком груди такой подход в будущем может сделать прогнозирование течения заболевания и выбор терапии более точными.

**Ссылка:** «Количественная оценка инфильтрирующих опухоль лимфоцитов на основе искусственного интеллекта у пациентов с трижды негативным раком молочной железы: независимое валидационное исследование» [ DOI: 10.1016/s1470-2045(26)00339-6.](https://dx.doi.org/10.1016/s1470-2045(26)00339-6 "DOI: 10.1016/s1470-2045(26)00339-6")

- Похожие материалы: [Искусственный интеллект в диагностике: как «пространственное зрение» помогает выявлять рак груди на ранних стадиях](https://omrst.ru/242,2026) | [Искусственный интеллект в маммографии: крупнейшее исследование в США меняет подход к скринингу рака груди](https://omrst.ru/160,2025) | [Искусственный интеллект и НЛП меняют подход к персонализированному лечению рака груди](https://omrst.ru/94,2025) | [Искусственный интеллект и анализ отдельных клеток: новый метод прогнозирования выживаемости при раке груди](https://omrst.ru/227,2026) | [Искусственный интеллект и иммунный ответ: новый тест крови точно выявляет рак на ранней стадии](https://omrst.ru/89,2025) | [Искусственный интеллект и суперкомпьютеры открыли путь к безвредному ингибитору рака](https://omrst.ru/19,2025)

 Загрузка следующей статьи...
<div data-id="1" class="eb-inst eb-hide eb-custom eb-1 " data-options="{&quot;trigger&quot;:&quot;onPageLoad&quot;,&quot;trigger_selector&quot;:&quot;&quot;,&quot;delay&quot;:0,&quot;early_trigger&quot;:false,&quot;scroll_depth&quot;:&quot;percentage&quot;,&quot;scroll_depth_value&quot;:80,&quot;firing_frequency&quot;:1,&quot;reverse_scroll_close&quot;:false,&quot;threshold&quot;:0,&quot;close_out_viewport&quot;:false,&quot;exit_timer&quot;:1000,&quot;idle_time&quot;:10000,&quot;close_on_esc&quot;:false,&quot;animation_open&quot;:&quot;fadeInUp&quot;,&quot;animation_close&quot;:&quot;fadeOut&quot;,&quot;animation_duration&quot;:300,&quot;disable_page_scroll&quot;:false,&quot;test_mode&quot;:false,&quot;debug&quot;:false,&quot;ga_tracking&quot;:false,&quot;ga_tracking_id&quot;:0,&quot;ga_tracking_event_category&quot;:&quot;EngageBox&quot;,&quot;ga_tracking_event_label&quot;:&quot;Box #1 - Cookie Law #15&quot;,&quot;auto_focus&quot;:false}" data-type="popup">

	<button type="button" data-ebox-cmd="close" class="eb-close placement-outside" aria-label="Close">
	<img alt="close popup button" />
	<span aria-hidden="true">×</span>
</button>
	<div class="eb-dialog " role="dialog" aria-modal="true" id="dialog1" aria-label="dialog1">
		
		<button type="button" data-ebox-cmd="close" class="eb-close placement-inside" aria-label="Close">
	<img alt="close popup button" />
	<span aria-hidden="true">×</span>
</button>	
		<div class="eb-container">
						<div class="eb-content">
				<div class="eb">
<h3 class="eb-title"><span style="font-size: 24pt;">Мы используем cookie</span></h3>
<div class="eb-desc">Этот сайт использует cookie для обеспечения отличного пользовательского опыта. Используя этот сайт, вы соглашаетесь на использование cookie. <a href="/privacy-policy">Узнайте больше.</a></div>
<div><a href="#" class="eb-btn" data-ebox-cmd="close">ПРИНИМАЮ</a></div>
</div>			</div>
		</div>
	</div>	
</div>
