Возможности применения методов машинного обучения и искусственного интеллекта для морфологического анализа плаценты

Морфологическое изучение плаценты является обязательным компонентом патологоанатомического ее исследования, позволяющим определить наличие патологических процессов и поражений, часть из которых характеризуется рецидивированием при последующих беременностях. 
Цель работы: анализ данных литературы и результатов собственных исследований о возможностях применения машинного анализа и искусственного интеллекта для оценки морфологических изменений плаценты.
Имеющиеся данные литературы отражают возможности применения методов цифровой патологии, машинного обучения и искусственного интеллекта. В настоящее время определяются три основных направления морфологических исследований плаценты: автоматизированный анализ гистологических препаратов, определение вида клеток и тканевых структур, а также получение заключения об имеющемся поражении/патологическом процессе. Показаны возможности распознавания и дифференцированного определения количества 11 видов клеток, 9 типов тканевых структур, включая 5 типов ворсин, определения ее отдельных или группы поражений (инфаркта ворсин, тромбоза межворсинкового пространства, децидуальной васкулопатии, хориоамнионита), а также дифференциальной диагностики морфологических изменений плаценты при преэклампсии и задержке роста плода.
Заключение: На основании анализа данных литературы можно констатировать, что существенно меньший период времени анализа изображений (препаратов), количественная оператор-независимая оценка сразу всего изображения (препарата), а не отдельных полей зрения при разных увеличениях, использование алгоритмов машинного обучения и искусственного интеллекта для получения заключения однозначно являются достоинствами машинного (компьютерного) анализа и искусственного интеллекта по сравнению с традиционными морфологическими исследованиями гистологических препаратов; указывают на крайне актуальную необходимость их разработки и широкого внедрения. 

Вклад авторов: Туманова У.Н., Туманов Н.А. – поиск публикаций, анализ данных публикаций, написание текста рукописи; Щеголев А.И. – разработка дизайна исследования, анализ данных публикаций, написание текста рукописи; Серов В.Н. – разработка дизайна исследования, анализ данных публикаций, редактирование текста рукописи.
Конфликт интересов: Авторы заявляют об отсутствии возможных конфликтов интересов.
Финансирование: Исследование проведено без спонсорской поддержки.
Для цитирования: Туманова У.Н., Туманов Н.А., Щеголев А.И., Серов В.Н. Возможности применения методов машинного обучения и искусственного интеллекта для морфологического анализа плаценты.
Акушерство и гинекология. 2025; 6: 84-93
https://dx.doi.org/10.18565/aig.2025.127

Плацента является первым органом, который формируется и обеспечивает развитие плода. Соответственно, патологические изменения плаценты отражаются на состоянии плода, включая его заболевания, вплоть до внутриутробной гибели [1, 2]. Кроме того, ряд поражений плаценты может явиться причиной развития ряда осложнения у беременной и рецидивировать при последующих беременностях [3, 4]. В этой связи проведение патологоанатомического исследования плаценты даже после родов позволяет определить генез акушерских и неонатальных заболеваний, скорректировать тактику ведения новорожденного и родильницы и определить риск развития отдаленных негативных последствий [5].

Эффективным моментом такого патологоанатомического исследования, несомненно, может явиться машинный (компьютерный) анализ гистологических препаратов плаценты и внедрение методов искусственного интеллекта для диагностики ее поражений.

Цель работы: анализ данных литературы и результатов собственных исследований о возможностях применения машинного анализа и искусственного интеллекта для оценки морфологических изменений плаценты.

Материалы и методы

В основу работы положен поиск научных публикаций, представленных в базах данных eLibrary и National Center for Biotechnology Information (PubMed и PubMed Central). Поиск осуществляли по словам «плацента» («placenta»), «машинное обучение» («machine learning»), «искусственный интеллект» («artificial intelligence»). В результате анализа имеющихся публикаций в настоящий обзор вошли отдельные исследования, отражающие три основных направления машинного (компьютерного) анализа, включающего «искусственный интеллект», препаратов плаценты: определение клеток и тканевых структур в нормальной плаценте, определение «возраста» (зрелости) плаценты и выявление патологических процессов и поражений. Дополнительные источники были выбраны из списков литературы анализируемых статей.

Результаты и обсуждение

Говоря о морфологических признаках и, соответственно, патологоанатомической диагностике поражений плаценты, следует указать, что нормальное развитие плаценты, несмотря на временный период ее существования, характеризуется пространственной и временнόй изменчивостью ее структур, зависящих от гестационного срока [6, 7]. Подобные изменения определяют трудности морфологической диагностики поражений основных ее компонентов: самой плаценты (плацентарного диска), плодных оболочек и пуповины, включающих материнскую и плодную части.

Так, основными структурами плаценты, обеспечивающими доставку кислорода и питательных веществ к плоду, являются ворсины. Первая половина беременности характеризуется разрастанием ворсин, трофобласта и сосудистой сети, приводящих к значительному увеличению размеров и объема, так называемого, ворсинкового дерева. Во второй половине беременности рост ворсин и особенно развитие терминальных ворсин обусловлено, главным образом, процессами ангиогенеза и роста сосудов [8, 9].

В зависимости от особенностей развития, расположения, размера, характера стромы, типа васкуляризации выделяют пять типов ворсин: мезенхимальные, незрелые и зрелые промежуточные, стволовые и терминальные ворсины.

Мезенхимальные ворсины формируются на 5–6-й неделе и являются предшественниками всех других типов ворсин. По сравнению с другими типами ворсин они характеризуются широким слоем покрывающего трофобласта с большим количеством клеток Лангханса и центральной зоной примитивной соединительной ткани с неразвитыми капиллярами. При доношенной беременности в плаценте отмечаются лишь единичные мезенхимальные ворсины в центральных зонах ворсинкового дерева.

Незрелые промежуточные ворсины образуются в процессе созревания мезенхимальных ворсин и на сроках 14–20 недель гестации составляют основную массу ворсинкового дерева. Строма ворсин имеет ретикулярный характер, в ней отмечаются стромальные каналы и единичные макрофаги (клетки Гофбауэра). При доношенной беременности наблюдаются лишь небольшие, общим объемом менее 5% плаценты, их скопления в центральных зонах ворсинкового дерева. Наличие диффузно расположенных таких ворсин или их преобладание указывает на незрелость плаценты. Зрелые промежуточные ворсины формируются из мезенхимальных ворсин в III триместре беременности и затем трансформируются в терминальные ворсины. Строма ворсин состоит из слабо ориентированных свободно лежащих соединительнотканных волокон и отдельных клеток. В зрелой плаценте такие ворсины составляют до 25% объема ворсинкового дерева.

Стволовые ворсины, развивающиеся из незрелых промежуточных ворсин, занимают порядка 20–25% объема ворсинкового дерева доношенной плаценты. Строма их представлена многочисленными коллагеновыми волокнами, единичными фибробластами и макрофагами с наличием кровеносных сосудов (артерий и вены), и окружена слоем цито- и синцитиотрофобласта. Терминальные ворсины, составляющие 45–60% объема ворсинкового дерева в зрелой плаценте, выстланы синцитиотрофобластом и содержат капилляры и синусоиды, занимающие более половины площади поп...

Туманова У.Н., Туманов Н.А., Щеголев А.И., Серов В.Н.