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).
") [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.
"). Эти закономерности могут помочь предсказать, как пациентки отреагируют на лечение и какие факторы повлияют на выживаемость. Открытие стало шагом к разработке более точных инструментов для клинической онкологии и персонализированной медицины. На основе анализа изображений тканей и биоптатов 579 пациенток с раком молочной железы, проходивших стандартное лечение, алгоритм выявил 66 различных клеточных паттернов. Он сгруппировал пациенток в 7 подтипов, у которых наблюдалась различная выживаемость. Наилучшие прогнозы были связаны с микросредой, включающей высокую концентрацию трёх клеточных типов: CK8-18high, CXCL12high и CK+CXCL12+. Напротив, наихудшие результаты были у пациенток с самоагрегированными HER2+ опухолями, что соответствует известной агрессивности этого подтипа. Важно, что даже при трижды негативной форме рака молочной железы — одном из самых сложных для лечения подтипов — наличие организованных иммунных [клеток](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.
") вокруг опухоли улучшало прогноз. Это свидетельствует о том, что не только свойства самой опухоли, но и состояние её микросреды играет решающую роль в ответе на [терапию](https://omrst.ru/glossary/therapy "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.
"). Разработка модели с высокой интерпретируемостью стала ключевым достижением. В отличие от «чёрных ящиков», обычных ИИ-моделей, где трудно понять, как именно принимаются решения, новая методика позволяет точно установить, какие клеточные элементы и пространственные конфигурации влияют на результат. Это делает модель особенно полезной для врачей и биомедицинских исследователей, которые могут использовать её не только для классификации, но и для выдвижения новых гипотез и проверки механизмов заболевания. Преимущества подхода: выявление значимых паттернов без необходимости заранее формулировать гипотезу; экономия времени и ресурсов в клинических и лабораторных исследованиях; возможность прогностической стратификации пациенток на основе клеточной архитектуры; повышение точности выбора терапии на ранних стадиях заболевания. Интерпретируемая ИИ-модель не только классифицирует микросреды опухолей, но и делает это в открытом формате: специалисты могут вернуться к результатам, изучить конкретные клеточные типы и взаимосвязи, которые повлияли на вывод. Это особенно важно для рака груди, где неоднородность опухоли и микросреды сильно варьируется между пациентками, затрудняя выбор универсального подхода. Исследование также имеет потенциал расширения: технология может быть адаптирована для других типов визуализации и применена к другим видам рака, в том числе раку матки, где влияние микросреды на развитие опухоли и ответ на лечение также является предметом активных исследований. Таким образом, использование искусственного интеллекта в исследовании микросреды опухолей открывает новый этап в онкологии. Оно позволяет не только более точно прогнозировать исход болезни, но и выявлять мишени для точечной терапии, индивидуализируя подход к каждому пациенту. Новые знания о роли пространственной организации клеток вокруг опухоли помогут врачам принимать более обоснованные решения и разрабатывать стратегии лечения, ориентированные на устойчивый эффект и снижение риска рецидива. **Ссылка:** «Двухуровневое графовое обучение раскрывает прогностически значимые паттерны микроокружения опухоли при мультиплексном цифровом исследовании патологии молочной железы» [ DOI: 10.1016/j.patter.2025.101178.](https://www.cell.com/patterns/fulltext/S2666-3899(25)00026-1 "DOI: 10.1016/j.patter.2025.101178") - Связанные статьи: [Lunit приобрела стартап Prognosia для внедрения ИИ в прогнозирование рака груди](https://omrst.ru/184,2025) | [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) | [Искусственный интеллект и иммунный ответ: новый тест крови точно выявляет рак на ранней стадии](https://omrst.ru/89,2025) - Похожие материалы: [ИИ усиливает точность диагностики рака груди: новые данные о взаимодействии врача и алгоритма](https://omrst.ru/42,2025) | [ИИ-диагностика в онкологии: новая модель точно распознаёт рак груди на МРТ и объясняет свои выводы](https://omrst.ru/58,2025) | [Как один фермент помогает раскрыть молекулярные тайны рака груди: ученые научились детально картировать изменения тРНК в клетках](https://omrst.ru/5,2025) 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 помогает расшифровывать микросреду опухоли: новый путь к персонализированному лечению рака груди", "item": "https://omrst.ru/61,2025" } ] } ``` ```json { "@context": "https://schema.org", "@type": "Article", "mainEntityOfPage": { "@type": "WebPage", "@id": "https://omrst.ru/61,2025" }, "headline": "ИИ помогает расшифровывать микросреду опухоли: новый путь к персонализированному лечению рака груди", "description": "Исследователи из Университета Джонса Хопкинса разработали новую интерпретируемую модель машинного обучения, которая способна выявлять ключевые закономерности в микросреде опухоли рака груди. Эти закономерности могут помочь предсказать, как пациентки отреагируют на лечение и какие факторы повлияют на выживаемость. Открытие стало шагом к разработке более точных инструментов для клинической онкологии и персонализированной медицины.", "image": { "@type": "ImageObject", "url": "https://omrst.ru/images/img_25/fb34ec2a-9f40-45f7-84b3-46af84ee5024.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": "2025-07-17T08:32:46+03:00", "dateCreated": "2025-07-17T08:32:46+03:00", "dateModified": "2025-07-17T08:32:46+03:00" } ```