Эндоскопическая диагностика рака пищевода не всегда способна выявить ранние признаки новообразования. Исследователи Технического университета Эйнтховена (Eindhoven University of Technology - TU/e) разработали метод компьютерного анализа, позволяющий распознать первые признаки рака с очень высокой точностью, на уровне лучших специалистов, которые занимаются интерпретацией снимков.
Существующий в течение длительного времени дуоденогастральный рефлюкс приводит к появлению патологической ткани в пищеводе из-за постоянного раздражения содержимым желудка (формированию так называемого пищевода Баррета). Поэтому пациенты с рефлюксом находятся в группе высокого риска в отношении развития рака пищевода и должны регулярно проходить эндоскопическое обследование. Тем не менее, обнаружить ранние признаки пищевода очень сложно и, по оценкам, в Нидерландах на это способны лишь несколько ведущих специалистов.
Четыре года назад доктор Эрик Шоон (Erik Schoon), ведущий специалист в области гастроэнтерологии и специализирующийся на пищеводе Баррета, начал совместную работу с Питером де Визом (Peter de With) из Исследовательской группы видеокодирования и построения структур университета Эйндховена (Video Coding and Architectures Research Group TU/e), который в течение многих лет занимался анализом изображений. Вместе им удалось создать метод компьютерного анализа снимков, который с высокой достоверностью распознает первые признаки рака.
«Наша разработка поможет многим врачам практически со 100% точностью обнаруживать ранние признаки рака в пищеводе Баррета, что очень сложно делать самостоятельно, - говорит доктор Шоон. - Это позволит тысячам пациентов избежать обширной операции и обойтись более недорогим минимальным вмешательством, а также значительно повысить выживаемость».
Ежегодно только в Нидерландах регистрируется около 2500 случаев рака пищевода. Причем количество растет вместе с повышением частоты встречаемости рефлюкса, что связано с увеличением числа людей с избыточной массой тела. Эффективнее лечить рак на ранних стадиях, поскольку позднее пятилетняя выживаемость составляет всего 50%. Ожидается, что новый компьютерный метод можно будет внедрить в клиническую практику через 5-10 лет, проводя при этом анализ снимков в режиме реального времени.