Русский
!

Conference publications

Abstracts

XXV conference

Multi-label classification of brain tumor mass spectrometry data. In pursuit of tumor boundary detection method

Sorokin A.1, Shurkhay V.2, Zhvansky E., Vorobiev A., Bocharov K., Zubtsov D., Popov I., Potapov A.2, Nikolaev E.3

Moscow Institute of Physics and Technology, Dolgoprudnyi, Moscow Region, Russia

1Institute of Cell Biophysics, Pushchino, Russia

2N.N. Burdenko NMRCN, Moscow, Russia

3Skolkovo Institute of Science and Technology, Moscow, Russia

1 pp. (accepted)

Надежное определение границ недоброкачественных образований является важной задачей нейроонкологии. Несмотря на заметный прогресс в разработке методов интраоперационной навигации [The Cancer Genome Atlas Research Network, 2015], надежное определение границы опухоли все еще является сложной задачей. Известно, что в случае неполного удаления всех фрагментов опухоли возможно возобновление её роста [Shurkhay VA, et al. 2016], в то же время избыточное удаление здоровых тканей увеличивает риск неврологических расстройств [Eberlin LS, et al. 2012]. Задача полного удаления недоброкачественных образований в мозге при проведении нейрохирургических операций требует создания метода экспресс-контроля типа ткани, удаляемой во время нейрохирургической операции, является актуальной задачей с большим потенциалом внедрения в медицинскую практику.

В данной работе представлены методы анализа липидных профилей образцов опухолей мозга с помощью современных методов многозначной классификации [Zhvansky ES, et al. 2017], которыие каждому объекту присваивают несколько из заранее заданных меток. При этом мы можем описывать гетерогенные образцы не составляя всех возможных комбинаций меток.

Образцы тканей опухолей мозга человека были полученны в результате проведения нейрохирургических операций в ФГБНУ “Научно-исследовательский институт нейрохирургии имени акад. Н.Н. Бурденко”. Образцы ткани были охарактеризованы с помощью иммуногистохимического анализа, и по его результатам сгруппированы в 8 классов. Липидные профили всех образцов были измерены путём прямой ионизации как описано в работе [Kononikhin A, et al. 2015] при помощи масс-спектрометра Thermo Finnigan LTQ FT, оборудованного сверхпроводящим магнитом 7Т, и соответствующего программного обеспечения XCalibur 2.0.7 (Thermo Fisher Scientific, Waltham, MA USA).

Показано, что методы многозначной классификации могут применяться для определения в высокой достоверностью присутствия в образце опухолевых и некротических тканей.

Работа поддержана грантом РНФ № 16-15-10431.



© 2004 Designed by Lyceum of Informational Technologies №1533