🔧На сайте запланированы технические работы
25.12.2025 в промежутке с 18:00 до 21:00 по Московскому времени (GMT+3) на сайте будут проводиться плановые технические работы. Возможны перебои с доступом к сайту. Приносим извинения за временные неудобства. Благодарим за понимание!
🔧Site maintenance is scheduled.
Scheduled maintenance will be performed on the site from 6:00 PM to 9:00 PM Moscow time (GMT+3) on December 25, 2025. Site access may be interrupted. We apologize for the inconvenience. Thank you for your understanding!

 

Технологии искусственного интеллекта в персонализированном лечении пациентов с рецидивирующими интракраниальными менингиомами

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

Наиболее часто встречаемыми первичными опухолями центральной нервной системы у взрослого населения являются менингиомы. Выделяют группу пациентов с агрессивными менингиомами с рецидивирующим типом течения заболевания даже после радикального удаления опухоли и проведения радиотерапии. Продолженный рост и рецидив менингиом случается у каждого 4-го пациента. Повторное нейрохирургическое лечение данных больных сопряжено с высоким риском возникновения или усугубления неврологического дефицита, а радикальное удаление не всегда возможно. Общепринятые стандарты лечения пациентов с рецидивирующими менингиомами в настоящее время не установлены. Решение о выборе правильной лечебной тактики принимается примерно у половины пациентов с рецидивирующими менингиомами, сам процесс, ведущий к принятию такого решения, остается сложным и часто опирается на простые логические и эмпирические подходы врачей-специалистов на основании имеющихся данных, которые, как правило, имеют большой объем. Постоянный рост объема мультимодальных данных в нейроонкологии опережает возможности их анализа экспертами с помощью традиционных подходов. Спрогнозировать, как себя поведет неопластический процесс в ЦНС, врачу-нейрохирургу достаточно сложно. Таким образом, врачам-нейрохирургам необходимо обращаться за помощью к современным технологиям искусственного интеллекта (ИИ).

Об авторах

К. К. Куканов

Российский научно-исследовательский нейрохирургический институт имени профессора А. Л. Поленова – филиал Федерального государственного бюджетного учреждения «Национальный медицинский исследовательский центр имени В. А. Алмазова» Министерства здравоохранения Российской Федерации

Email: kukanov_kk@almazovcentre.ru

А. Н. Калиниченко

Федеральное государственное автономное образовательное учреждение высшего образования Санкт-Петербургский государственный электротехнический университет «ЛЭТИ» имени В. И. Ульянова (Ленина)

К. Е. Агапова

Федеральное государственное автономное образовательное учреждение высшего образования Санкт-Петербургский государственный электротехнический университет «ЛЭТИ» имени В. И. Ульянова (Ленина)

М. А. Болозя

Федеральное государственное автономное образовательное учреждение высшего образования Санкт-Петербургский государственный электротехнический университет «ЛЭТИ» имени В. И. Ульянова (Ленина)

Н. Е. Воинов

Российский научно-исследовательский нейрохирургический институт имени профессора А. Л. Поленова – филиал Федерального государственного бюджетного учреждения «Национальный медицинский исследовательский центр имени В. А. Алмазова» Министерства здравоохранения Российской Федерации

А. З. Гагиев

Российский научно-исследовательский нейрохирургический институт имени профессора А. Л. Поленова – филиал Федерального государственного бюджетного учреждения «Национальный медицинский исследовательский центр имени В. А. Алмазова» Министерства здравоохранения Российской Федерации

С. С. Скляр

Российский научно-исследовательский нейрохирургический институт имени профессора А. Л. Поленова – филиал Федерального государственного бюджетного учреждения «Национальный медицинский исследовательский центр имени В. А. Алмазова» Министерства здравоохранения Российской Федерации

К. А. Самочерных

Российский научно-исследовательский нейрохирургический институт имени профессора А. Л. Поленова – филиал Федерального государственного бюджетного учреждения «Национальный медицинский исследовательский центр имени В. А. Алмазова» Министерства здравоохранения Российской Федерации

Список литературы

  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.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать

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».