Исследовательская группа во главе с профессором Ли Хаем из Хэфэйских институтов физических наук Китайской академии наук разработала новую вычислительную модель, которая может точно предсказать движение легких, вызванное дыханием, предлагая более безопасные и точные варианты биопсии легких и лучевой терапии. Результаты были опубликованы в Computerized Medical Imaging and Graphics.

Движение легких во время дыхания представляет собой значительную проблему при лечении рака легких, так как опухоли могут смещаться, что затрудняет точное нацеление врачам. Существующие решения либо опираются на популяционные модели, которые пренебрегают индивидуальными различиями, либо требуют четырехмерной (4D) компьютерной томографии (КТ), которая подвергает пациентов дополнительному облучению.

Чтобы преодолеть эти ограничения, исследователи представили новую модель Population-Characteristic Weighted Sparse (PCWS), которая сочетает в себе общие модели дыхания из больших наборов данных с персонализированной информацией о пациентах. Примечательно, что модели нужны только две стандартные компьютерные томографии, что устраняет необходимость в 4D-изображении.

В валидационных исследованиях с участием клинических данных из нескольких больниц модель достигла средней ошибки прогнозирования всего 0,20 мм. Этот высокий уровень точности придерживался различных профилей пациентов и условий визуализации, подчеркивая надежность и клинический потенциал модели.

“Этот новый подход может помочь врачам планировать и проводить процедуры рака легких более безопасно, с меньшим количеством радиации и большей точностью”, – сказал профессор Ли Хай.

Модель представляет собой многообещающий шаг к персонализированному планированию лечения с низким уровнем риска при лечении рака легких.