Аrtificial intelligence technologies in the personalized treatment of patients with recurrent intracranial meningiomas

封面

如何引用文章

全文:

详细

The most common primary tumors of the central nervous system in the adult population are meningiomas. There is a group of patients with aggressive meningiomas with a recurrent type of disease, even after radical removal of the tumor and radiotherapy. Recurrence of meningiomas occur in every 4th patient. Repeated neurosurgical treatment of these patients is associated with a high risk of developing or exacerbating neurological deficits, and radical removal is not always possible. Currently, there are no generally accepted standards for the treatment of patients with recurrent meningiomas. The decision to choose the right treatment strategy is made in about half of patients with recurrent meningiomas, the process leading to such a decision remains complex and often relies on simple logical and empirical approaches of specialist doctors based on available data, which, as a rule, have a large volume. The constant growth of the volume of multimodal data in neuro-oncology outstrips the possibilities of their analysis by experts using traditional approaches. It is quite difficult for a neurosurgeon to predict how the neoplastic process in the central nervous system will behave. Thus, neurosurgeons need to seek help from modern artificial intelligence (AI) technologies.

作者简介

K. Kukanov

Polenov Russian Scientific Research Institute of Neurosurgery – branch of the Almazov National Medical Research Centre

Email: kukanov_kk@almazovcentre.ru

A. Kalinichenko

Saint Petersburg Electrotechnical University «LETI»

K. Agapova

Saint Petersburg Electrotechnical University «LETI»

M. Bolozia

Saint Petersburg Electrotechnical University «LETI»

N. Voinov

Polenov Russian Scientific Research Institute of Neurosurgery – branch of the Almazov National Medical Research Centre

A. Gagiev

Polenov Russian Scientific Research Institute of Neurosurgery – branch of the Almazov National Medical Research Centre

S. Sklyar

Polenov Russian Scientific Research Institute of Neurosurgery – branch of the Almazov National Medical Research Centre

K. Samochernykh

Polenov Russian Scientific Research Institute of Neurosurgery – branch of the Almazov National Medical Research Centre

参考

  1. Ostrom QT, Patil N, Cioffi G, et al. CBTRUS Statistical Report: Primary Brain and Other Central Nervous System Tumors Diagnosed in the United States in 2013–2017. Neuro-Oncology. 2020;22(1):1–96. https://doi.org/10.1093/neuonc/noaa200
  2. Goldbrunner R, Stavrinou P, Jenkinson MD, et al. EANO guideline on the diagnosis and management of meningiomas. Neurooncol. 2021;23(11):1821–1834. https://doi.org/10.1093/neuonc/noab150
  3. Mair MJ, Berghoff AS, Brastianos PK, Preusser M. Emerging systemic treatment options in meningioma. J Neuro-oncolog. 2023;161(2):245–258. http://doi.org/10.1007/s11060-022-04148-8.
  4. Куканов К.К., Скляр С.С., Ситовская Д.А. и др. Химиотерапия в структуре комплексного лечения пациентов с рецидивирующими интракраниальными менингиомами. Российский нейрохирургический журнал имени профессора А. Л. Поленова. 2024;16(2):57–68. https://doi.org/10.56618/2071-2693-2024-16-2-57.
  5. Куканов К.К., Воробьёва О.М., Забродская Ю.М. и др. Интракраниальные менингиомы: клинико-интраскопические и патоморфологические причины рецидивирования с учетом современных методов лечения (обзор литературы). Сибирский онкологический журнал. 2022;21(4):110–123. https://doi.org/10.21294/1814-4861-2022-21-4-110-123.
  6. Куканов К.К., Ушанов В.В., Забродская Ю.М. и др. Пути персонификации лечения пациентов с рецидивом и продолженным ростом интракраниальных менингиом. Российский журнал персонализированной медицины. 2023;3(3):48–63. https://doi.org/10.18705/2782-38062023-3-3-48-63.
  7. Violaris K, Katsarides V, Sakellariou P. The Recurrence Rate in Meningiomas: Analysis of Tumor Location, Histological Grading, and Extent of Resection. Open J Modern Neurosurg. 2012;2:6–10. https://doi.org/10.4236/ojmn.2012.21002.
  8. Huntoon K, Toland AMS, Dahiya S. Meningioma: a review of clinicopathological and molecular aspects. Front Oncol. 2020;10(10):1-14. https://doi.org/10.3389/fonc.2020.579599.
  9. Commins D, Atkinson R, Burnett M. Review of meningioma histopathology. Neurosurg Focus. 2007;23(4):1–9. https://doi.org/10.3171/FOC-07/10/E3.
  10. Cao X, Hao S, Wu Z, et al. Treatment Response and Prognosis After Recurrence of Atypical Meningiomas. World Neurosurg. 2015;84(4):1014–1019. https://doi.org/10.1016/j.wneu.2015.05.032.
  11. Brastianos P, Galanis E, Butowski N, et al. Advances in multidisciplinary therapy for meningiomas. Neuro Oncol. 2019;21(1):118–131. http://doi.org/10.1093/neuonc/noy136.
  12. Куканов К.К., Нечаева А.С., Ситовская Д.А. и др. Первый опыт интраоперационной фотодинамической терапии в структуре комплексного лечения пациентов, страдающих рецидивом и продолженным ростом интракраниальных менингиом. Вестник Российской Военно-медицинской академии. 2024 Июнь 10; 26(2):243–258. https://doi.org/10.17816/brmma624272.
  13. Данилов Г.В., Ишанкулов Т.А., Котик К.В. и др. Технологии искусственного интеллекта в клинической нейроонкологии. Вопросы нейрохирургии имени Н. Н. Бурденко. 2022;86(6):127– 133. https://doi.org/10.17116/neiro202286061127.
  14. Куканов К.К., Ушанов В.В., Сухопаров П.Д. и др. Основные принципы и особенности хирургического лечения при рецидиве и продолженном росте интракраниальных менингиом. Российский нейрохирургический журнал имени профессора А. Л. Поленова. 2024;16(1):54–68. https://doi.org/10.56618/2071-2693_2024_16_1_54.
  15. Olyushin VE, Kukanov KK, Nechaeva AS, et al. Photodynamic therapy in neurooncology. Biomedical Photonics. 2023;12(3):25–35. https://doi.org/10.24931/2413-9432-2023-12-3-25-35
  16. Gadzhiev Ya, Shalbuzova KI. Application of machine learning methods in cancer prediction and early detection. Sciences of Europe. 2022;108:48.
  17. Breiman L. Random Forests. Machine Learning. 2001;45:5–32. https://doi.org/10.1023/A:1010933404324.

补充文件

附件文件
动作
1. JATS XML

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».