РАК МОЛОЧНОЙ ЖЕЛЕЗЫ: СОВРЕМЕННЫЕ МЕТОДЫ ДИАГНОСТИКИ

Рак молочной железы - распространенное заболевание, которое вызывает серьезные проблемы со здоровьем женщин во всем мире [1].

Рак молочной железы, характеризующийся уникальными эпидемиологическими моделями и значительной неоднородностью, остается одной из основных причин смертности, связанной с злокачественными опухолями, у женщин. Все более нюансы молекулярных подтипов рака молочной железы улучшили понимание и точность лечения этого заболевания. Механизмы опухолеобразования и прогрессирования рака молочной железы занимали центральное место в научных исследованиях, при этом исследования охватывали различные точки зрения, такие как ствол опухоли, внутриопухолевая микробиота и циркадные ритмы. Технологические достижения, особенно те, которые интегрированы с искусственным интеллектом, значительно повысили точность обнаружения и диагностики рака молочной железы. С постоянным появлением новых технологий диагностика рака молочной железы постепенно перешла от традиционной эпохи визуализации к новой эре искусственного интеллекта, множественного окрашивания среза и так далее. Здесь мы представили роль новых технологий в диагностике рака молочной железы в последние годы.

Обычная диагностика рака молочной железы в основном включает в себя визуальные обследования, патологические обследования и клинические физические осмотры. Объекты клинического физического осмотра включают грудь, региональные лимфатические узлы и отдаленные метастазы. Визуальные осмотры включают двустороннюю маммографию и ультразвуковое исследование молочной железы и региональных лимфатических узлов, в то время как магнитно-резонансная томография (МРТ) обычно не рекомендуется.

Диагностика прогрессирующего рака молочной железы также важна. В одном исследовании значительное увеличение части ctDNA наблюдалось за 12 недель до клинического прогрессирования метастаз рака молочной железы (BCLM). Другое исследование по BCLM показало, что количественное определение ctDNA в спинномозговой жидкости участников достигло замечательной 100% чувствительности и специфичности при диагностике BCLM, превосходя традиционный метод цитологии «золотого стандарта». Эти данные подчеркивают критическую роль ctDNA в диагностике прогрессирующего рака молочной железы, особенно в случае метастазирования.

Цифровая патология облегчает анализ данных из патологических образцов и обеспечивает более глубокое понимание собранных данных. Цифровые методы имеют более высокую эффективность в сборе, интеграции и анализе данных, чем традиционные технологии. Он имеет отличный потенциал для достижения более надежной и точной обработки данных для более крупных данных.

Для алгоритмов ИИ требуются высококачественные обучающие изображения. Интеграция ИИ в скрининговые и диагностические методы, такие как биопсия, может значительно улучшить уровень успеха скрининга и/или лечения рака молочной железы. Машинное обучение и глубокое обучение являются ключевыми аспектами искусственного интеллекта при визуализации рака молочной железы. Машинное обучение используется для хранения большого набора данных, который затем используется для обучения моделей прогнозирования и интерпретации обобщения [2]. Глубокое обучение является последней отраслью машинного обучения, которая классифицирует и распознает изображения путем создания искусственной нейронной сетевой системы.

В последние годы иммунотерапия показала многообещающую терапию при лечении рака молочной железы. Существует все больше доказательств того, что разница в иммунной реакции обусловлена гетерогенностью микросреды опухоли. Традиционные методы оценки иммунной микросреды опухоли, включая профилирование экспрессии генов, проточную цитометрию и традиционную иммуногистохимию, имеют ограничения. Используя множественные методы флуоресцентной иммуногистохимии, можно получить многоканальную информацию о составе и пространственном расположении клеток, что позволяет проводить высокомерный анализ микросреды опухоли и обеспечивать точную диагностику и последующую помощь в целенаправленной терапии опухолей. Клинические испытания мультиплексного иммунофлуоресценционного окрашивания в настоящее время ограничены. Однако эта технология теперь применяется в базовых экспериментах [3].

Список литературы:

1. Синь Сюн, Ле-Вэй Чжэн, Юй Дин. Рак молочной железы: патогенез и методы лечения. // Pubmed. — 2024. — № 6. [электронный ресурс] — Режим доступа. — URL: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/39293402/ (дата обращения 30.06.2025)
2. И-Чжоу Цзян, Чжи-Мин Шао. Радиомика при раке молочной железы: текущие достижения и будущие направления. // Pubmed. — 2024. — № 6. [электронный ресурс] — URL: https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC11836418/#Sec26 (дата обращения 30.06.2025)
3. Хамидреза Монтацери Алиабади. Молекулярные цели для лечения рака молочной железы. // Pubmed. — 2024. — № 3. [электронный ресурс] — Режим доступа. — URL: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/39456152/ (дата обращения 30.06.2025)