Одним из путей улучшения результатов лечения новообразований центральной нервной системы (ЦНС) является индивидуализация лечебных программ, осуществляемая с учетом распространенности опухолевого процесса. Вместе с тем принципы оценки распространенности процесса (т.н. «стадирование») далеко не совершенны. Общий принцип стадирования в онкологии ЦНС заключается в объединении в отдельные группы (стадии) случаи новообразований со сходной картиной распространенности опухолевого процесса. Одной из особенностей TNM-стадирования является неоднородность классификационных критериев. Количественные - критерии, описывающие размеры опухоли, размеры и число пораженных лимфоузлов, вероятностно-прогностическим - критерии операбельности процесса, а также вероятность выхода опухоли за пределы органа или системы органов путем метастазирования. Неоднородность классификационных критериев лежит в основе внутреннего противоречия системы стадирования. Изначально задуманная как универсальная, она по сути не является таковой. Критерии TNM не являются универсальными для описания размеров (объема) опухоли в разных частях одного и того же организма. В разных анатомических зонах организма под одним и тем же значением критерия Т понимается разный объем опухолевой ткани, хотя, как правило, одно вероятностно-прогностическое значение. Использование вероятностно-прогностических критериев для всех органов и систем в силу анатомических особенностей организма невозможно. Стремление сделать универсальным для всего организма количественное значение критериев TNM приводят саму систему классификации к абсурду. Предлагается новая классификации распространенности опухолевого процесса на принципах виртуального информационного моделирования (ВИМ), основанного на оригинальной концепции многомерной числовой модели организма (МЧМО), которая представляет собой группировки точек в замкнутом пространстве биологического объекта. Эти группировки соответствуют органам и основным системам жизнеобеспечения организма, причем каждая точка, помимо своих координатных значений, отображает набор предикатов - логическую и числовую информацию, в той или иной степени характеризующий конкретную анатомическую область, которую представляет данная точка. Основой для создания МЧМО являются двухмерные электронные изображения послойных срезов биологических объектов. Каждая точка соответствует определенной части организма-прототипа, размер такой части определяется разрешающей способностью метода исследования, т.е. тем, насколько подробно описывает МЧМО морфологию организма-прототипа, и характеризуется рядом признаков, оценивающих возможность радикального хирургического удаления опухоли из данной точки, возможность метастазирования (выхода за пределы органа) из данной точки, степень нарушения функции органа при поражении его в данной точке. Отдельно анализируются точки, очерчивающие поверхность опухоли. Каждая опухоль характеризуется набором точек с различными числовыми значениями признаков, значимость каждого признака оценивается присвоением им с помощью метода экспертных оценок удельного веса, после чего производится ранговый анализ полученных выборок. Результатом таких расчетов является определение коэффициента распространенности опухолевого процесса. Значения данного коэффициента 0 до 1 могут быть представлены в виде непрерывной шкалы, которая и используется для стадирования опухолевого процесса. Создана из серии послойных компьютерных томограмм трехмерная ВИМ для распознавания изображения отдельных органов Разработаны инструментальные средства ВИМ для задач стадирования новообразования экстракраниальных новообразований. Работа выполнена при поддержке РФФИ (грант № 01-07-96316). Перспективность предлагаемого метода стадирования заключается в его универсальном характере, что обуславливает возможность использования его для оценки распространения опухолей любых локализаций.
Библиографическая ссылка
Косых Н.Э., Савин С.З. НОВЫЕ ИНФОРМАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ В ЗАДАЧАХ СТАДИРОВАНИЯ НОВООБРАЗОВАНИЙ ЦЕНТРАЛЬНОЙ НЕРВНОЙ СИСТЕМЫ // Успехи современного естествознания. – 2004. – № 2. – С. 69-70;URL: https://natural-sciences.ru/ru/article/view?id=12283 (дата обращения: 04.12.2024).