Национального онкологического центра Кореи разработал технологию «распознавания в реальном времени» рака желудка во время операции KIMA logo Исследовательская группа Центра рака желудка при Национальном онкологическом центре Кореи (директор Ян Хан Кван) под руководством доктора Юн Хон Мана в сотрудничестве с Университетом Кукмин разработала технологию, позволяющую в режиме реального времени определять ткани рака желудка непосредственно в ходе хирургического вмешательства.Данная технология сочетает в себе искусственный интеллект (ИИ) и метод автофлуоресцентной спектроскопии (анализ микроскопического свечения, излучаемого самими тканями). Она помогает хирургам быстро и с высокой точностью определять местоположение и границы опухоли.Рак желудка является одним из онкологических заболеваний с самым высоким уровнем смертности во всем мире. Точное определение краев опухоли во время операции критически важно для успешного исхода лечения. Однако до настоящего времени для этого требовалось резекция тканей с последующим их направлением в лабораторию, что исключало возможность «мгновенной оценки» прямо у операционного стола.В связи с этим исследователи обратили внимание на метод автофлуоресцентной спектроскопии, который не требует отдельного окрашивания или сложной подготовки биоматериала. Тем не менее, у этого метода были свои недостатки: результаты измерений сильно зависели от используемого оборудования и факторов окружающей среды, а наложение различных световых сигналов друг на друга затрудняло их четкое разделение.Чтобы решить эту проблему, исследовательская группа создала специализированное устройство контроля среды, поддерживающее постоянную температуру, влажность и освещение. Данные, полученные в этих контролируемых условиях, были использованы для обучения искусственного интеллекта на базе глубокого обучения (deep learning), что позволило системе филигранно разделять сложные смешанные световые сигналы.В результате новая технология показала точность в 88,1% при дифференциации раковых тканей от здоровых тканей желудка, продемонстрировав способность определять границы опухоли практически мгновенно в процессе операции.«Это инновационное исследование, в котором недостатки традиционного метода оптического анализа были устранены с помощью искусственного интеллекта и технологий контроля внешней среды», — отметил руководитель Центра рака желудка доктор Юн Хон Ман. «В будущем возможность определять точные границы опухоли прямо в операционной станет огромной помощью для хирургов».Данное исследование было проведено совместно с командой профессора Ким Хён Мина из Университета Кукмин при поддержке Программы исследований рака в общественных интересах Национального онкологического центра и Программы фундаментальных научных исследований Министерства науки и информационно-коммуникационных технологий Республики Корея. Результаты научной работы были опубликованы 4 марта 2026 года в международном журнале по аналитической химии Analytical Chemistry (IF 6.7). 82-2-362-7607~9 kimakorea@khidi.or.kr

Национального онкологического центра Кореи разработал технологию «распознавания в реальном времени» рака желудка во время операции

KIMA NEWS

Национального онкологического центра Кореи разработал технологию «распознавания в реальном времени» рака желудка во время операции

May 29,2026

Исследовательская группа Центра рака желудка при Национальном онкологическом центре Кореи (директор Ян Хан Кван) под руководством доктора Юн Хон Мана в сотрудничестве с Университетом Кукмин разработала технологию, позволяющую в режиме реального времени определять ткани рака желудка непосредственно в ходе хирургического вмешательства.

Данная технология сочетает в себе искусственный интеллект (ИИ) и метод автофлуоресцентной спектроскопии (анализ микроскопического свечения, излучаемого самими тканями). Она помогает хирургам быстро и с высокой точностью определять местоположение и границы опухоли.

Рак желудка является одним из онкологических заболеваний с самым высоким уровнем смертности во всем мире. Точное определение краев опухоли во время операции критически важно для успешного исхода лечения. Однако до настоящего времени для этого требовалось резекция тканей с последующим их направлением в лабораторию, что исключало возможность «мгновенной оценки» прямо у операционного стола.

В связи с этим исследователи обратили внимание на метод автофлуоресцентной спектроскопии, который не требует отдельного окрашивания или сложной подготовки биоматериала. Тем не менее, у этого метода были свои недостатки: результаты измерений сильно зависели от используемого оборудования и факторов окружающей среды, а наложение различных световых сигналов друг на друга затрудняло их четкое разделение.

Чтобы решить эту проблему, исследовательская группа создала специализированное устройство контроля среды, поддерживающее постоянную температуру, влажность и освещение. Данные, полученные в этих контролируемых условиях, были использованы для обучения искусственного интеллекта на базе глубокого обучения (deep learning), что позволило системе филигранно разделять сложные смешанные световые сигналы.

В результате новая технология показала точность в 88,1% при дифференциации раковых тканей от здоровых тканей желудка, продемонстрировав способность определять границы опухоли практически мгновенно в процессе операции.

«Это инновационное исследование, в котором недостатки традиционного метода оптического анализа были устранены с помощью искусственного интеллекта и технологий контроля внешней среды», — отметил руководитель Центра рака желудка доктор Юн Хон Ман. «В будущем возможность определять точные границы опухоли прямо в операционной станет огромной помощью для хирургов».

Данное исследование было проведено совместно с командой профессора Ким Хён Мина из Университета Кукмин при поддержке Программы исследований рака в общественных интересах Национального онкологического центра и Программы фундаментальных научных исследований Министерства науки и информационно-коммуникационных технологий Республики Корея. Результаты научной работы были опубликованы 4 марта 2026 года в международном журнале по аналитической химии Analytical Chemistry (IF 6.7).

RELATED Live

RELATED Doctor

RELATED Members

Запро