Наукові видання (НН МІ)
Permanent URI for this collectionhttps://devessuir.sumdu.edu.ua/handle/123456789/132
Browse
32 results
Search Results
Item An Information-Extreme Algorithm for Universal Nuclear Feature-Driven Automated Classification of Breast Cancer Cells(Multidisciplinary Digital Publishing Institute, 2025) Савченко, Тарас Русланович; Savchenko, Taras Ruslanovych; Лахтарина, Руслана Юріївна; Lakhtaryna, Ruslana Yuriivna; Денисенко, Анастасія Петрівна; Denysenko, Anastasiia Petrivna; Довбиш, Анатолій Степанович; Dovbysh, Anatolii Stepanovych; Coupland, Sarah E.; Москаленко, Роман Андрійович; Moskalenko, Roman AndriiovychДіагностика раку молочної залози значною мірою спирається на гістопатологічну оцінку, яка схильна до суб'єктивності та неефективності, особливо при використанні зображень цілих зрізів (WSI). Це дослідження спрямоване на усунення цих обмежень шляхом розробки автоматизованого алгоритму класифікації клітин раку молочної залози, використовуючи інформаційно-екстремальний підхід машинного навчання та універсальні цитологічні ознаки. Метою є досягнення об'єктивної та узагальненої гістопатологічної діагностики. Методи: Оцифровані гістологічні зображення оброблялися для ідентифікації гіперхроматичних клітин. З окремих клітин було виділено 21 цитологічну ознаку (10 геометричних та 11 текстурних), обраних за їхній потенційний універсальний характер для різних видів раку. Ці ознаки потім використовувалися для класифікації клітин як нормальних або злоякісних за допомогою інформаційно-екстремального алгоритму. Цей алгоритм оптимізує інформаційний критерій у бінарному просторі Геммінга для досягнення надійного розпізнавання з мінімальною кількістю вхідних ознак. Архітектурна інновація полягає в застосуванні цього інформаційно-екстремального підходу до аналізу цитологічних ознак для класифікації ракових клітин. Результати: Функціональна ефективність алгоритму була оцінена на наборі даних зі 176 маркованих зображень клітин, що дало багатообіцяючі результати: точність 89%, прецизійність 85%, повнота 84% та F1-показник 88%. Ці метрики демонструють збалансовану та ефективну модель для автоматизованої класифікації клітин раку молочної залози. Висновки: Запропонований інформаційно-екстремальний алгоритм, що використовує універсальні цитологічні ознаки, пропонує потенційно об'єктивну та обчислювально ефективну альтернативу традиційним методам і може зменшити деякі обмеження глибокого навчання в гістопатологічному аналізі. Майбутня робота буде зосереджена на валідації алгоритму на більших наборах даних та дослідженні його застосовності до інших типів раку.Item TP53 and PIC3CA gene mutations as targets for circulating tumour DNA detection in colorectal and breast cancer patients(Lithuanian University of Health Sciences, 2021) Привалова, Анастасія Олександрівна; Pryvalova, Anastasiia Oleksandrivna; Костюченко, Віталія Вікторівна; Kostiuchenko, Vitaliia Viktorivna; Винниченко, Ігор Олександрович; Vynnychenko, Ihor Oleksandrovych; Винниченко, Олександр Ігорович; Vynnychenko, Oleksandr Ihorovych; Москаленко, Юлія Василівна; Moskalenko, Yuliia VasylivnaОтримані результати свідчать про значне значення мутацій генів TP53 і PIK3CA для пацієнтів з КРР. У хворих на РМЗ ці мутації виявляються рідше, але також мають клінічне значення. Ми припускаємо, що мутації в генах TP53 і PIK3CA, визначені на різних етапах лікування хворих на РМЗ і КРР, можуть допомогти контролювати ефективність їх лікування. Для поглибленого аналізу необхідні подальші дослідження.Item Decision-making support system for diagnosis of oncopathologies by histological images(Elsevier, 2023) Довбиш, Анатолій Степанович; Довбыш, Анатолий Степанович; Dovbysh, Anatolii Stepanovych; Шелехов, Ігор Володимирович; Шелехов, Игорь Владимирович; Shelekhov, Ihor Volodymyrovych; Романюк, Анатолій Миколайович; Романюк, Анатолий Николаевич; Romaniuk, Anatolii Mykolaiovych; Москаленко, Роман Андрійович; Москаленко, Роман Андреевич; Moskalenko, Roman Andriiovych; Савченко, Тарас Русланович; Савченко, Тарас Русланович; Savchenko, Taras RuslanovychThe aim of the study is to increase the functional efficiency of machine learning decision support system (DSS) for the diagnosis of oncopathology on the basis of tissue morphology. The method of hierarchical information-extreme machine learning of diagnostic DSS is offered. The method is developed within the framework of the functional approach to modeling of natural intelligence cognitive processes at formation and acceptance of classification decisions. This approach, in contrast to neuronal structures, allows diagnostic DSS to adapt to arbitrary conditions of histological imaging and flexibility in retraining the system by expanding the recognition classes alphabet that characterize different structures of tissue morphology. In addition, the decisive rules built within the geometric approach are practically invariant to the multidimensionality of the diagnostic features space. The developed method allows to create information, algorithmic, and software of the automated workplace of the histologist for diagnosing oncopathologies of different genesis. The machine learning method is implemented on the example of diagnosing breast cancerItem The Prospects of Using Structural Phase Analysis of Microcalcifications in Breast Cancer Diagnostics(MDPI, 2023) Піддубний, Артем Михайлович; Поддубный, Артем Михайлович; Piddubnyi, Artem Mykhailovych; Коломієць, Олена Олегівна; Коломиец, Елена Олеговна; Kolomiiets, Olena Olehivna; Данильченко, Сергій Миколайович; Данильченко, Сергей Николаевич; Danylchenko, Serhii Mykolaiovych; Степаненко, Андрій Олександрович; Степаненко, Андрей Александрович; Stepanenko, Andrii Oleksandrovych; Москаленко, Юлія Василівна; Москаленко, Юлия Васильевна; Moskalenko, Yuliia Vasylivna; Москаленко, Роман Андрійович; Москаленко, Роман Андреевич; Moskalenko, Roman AndriiovychThe detection of microcalcifications in the breast by mammography is of great importance for the early diagnostics of breast cancer. This study aimed to establish the basic morphological and crystal-chemical properties of microscopic calcifications and their impact on breast cancer tissue. During the retrospective study, 55 out of 469 breast cancer samples had microcalcifications. The expression of the estrogen and progesterone receptors and Her2-neu showed no significant difference from the non-calcified samples. An in-depth study of 60 tumor samples revealed a higher osteopontin expression in the calcified breast cancer samples (p < 0.01). The mineral deposits had a hydroxyapatite composition. Within the group of calcified breast cancer samples, we detected six cases of colocalization of oxalate microcalcifications together with biominerals of the usual “hydroxyapatite” phase composition. The simultaneous presence of calcium oxalate and hydroxyapatite was accompanied by a different spatial localization of microcalcifications. Thus, the phase compositions of microcalcifications could not be used as criteria for the differential diagnostics of breast tumors.Item Роль мутацій гена PIK3CA в розвитку раку грудної залози (огляд літератури)(Запорізький державний медичний університет, 2020) Привалова, Анастасія Олександрівна; Привалова, Анастасия Александровна; Pryvalova, Anastasiia Oleksandrivna; Винниченко, Ігор Олександрович; Винниченко, Игорь Александрович; Vynnychenko, Ihor Oleksandrovych; Гарбузова, Вікторія Юріївна; Гарбузова, Виктория Юрьевна; Harbuzova, Viktoriia Yuriivna; Винниченко, Олександр Ігорович; Винниченко, Александр Игорович; Vynnychenko, Oleksandr Ihorovych; Москаленко, Юлія Василівна; Москаленко, Юлия Васильевна; Moskalenko, Yuliia VasylivnaНині рак грудної залози посідає провідні позиції у структурі захворюваності та смертності серед жінок України та всього світу. Пізнє виявлення захворювання негативно впливає на прогноз. Оскільки для цієї патології характерний широкий спектр генних мутацій, зв’язок молекулярно-генетичних особливостей пухлини з прогностичними та клінічними характеристиками раку грудної залози є вкрай актуальним питанням. Сигнальний каскад PI3K/Akt – один із ключових внутрішньоклітинних сигнальних шляхів, що пов’язані з контролем проліферації клітин і регуляцією функцій потенціального онкогена протеїнкінази В/Akt. Він може пригнічувати апоптоз при багатьох типах раку, сприяючи виживанню пухлинних клітин, а мутації та ампліфікація компонентів каскаду PI3K/Akt є причиною злоякісної трансформації клітин різного походження. Ген PIK3CA є одним з онкогенів, соматичні мутації в якому відіграють значущу роль у патогенезі та прогресії раку грудної залози. Він кодує p110-α, каталітичну субодиницю фосфатидилінозитола-3-кінази-α. Найчастішою мутацією в гені PIK3CA є H1047R. Висновки. Дані численних досліджень вказують на те, що мутації гена PIK3CA у хворих на рак грудної залози мають потенціал, щоб стати клінічно важливим біомаркером для вдосконалення діагностики захворювання та розроблення індивідуалізованої таргетної терапії. У цьому огляді літератури розглянуто молекулярні механізми активації сигнального каскаду PI3K і роль мутацій гена PIK3CA в розвитку раку грудної залози.Item Разработка алгоритма поиска опухолевых областей на основе обработки полнослайдовых гистологических изображений рака молочной железы(Белорусский государственный университетинформатики и радиоэлектроники, 2020) Рябцева, С.Н.; Ковалев, В.А.; Малышев, В.Д.; Семеник, И.А.; Деревянко, М.А.; Москаленко, Роман Андрійович; Москаленко, Роман Андреевич; Moskalenko, Roman Andriiovych; Довбиш, Анатолій Степанович; Довбыш, Анатолий Степанович; Dovbysh, Anatolii Stepanovych; Савченко, Т.Р.; Романюк, Анатолий Николаевич; Романюк, Анатолій Миколайович; Romaniuk, Anatolii MykolaiovychАнализ полнослайдовых изображений рака молочной железы является крайне трудоемким процессом. Гистологические полнослайдовые изображения обладают рядом особенностей, затрудняющих их разработку: высокая степень разнообразия тканей как на одном изображении, так и между различными изображениями, иерархичность, большой объем графической информации и различные артефакты. В ходе научной работы проведена обработка полнослайдовых изображений ткани рака молочной железы, что включало нормализацию распределения цвета на полнослайдовых гистологических изображениях и выделение области изображения, на которой располагается изучаемый образец ткани, чтобы уменьшить время работы остальных алгоритмов и не анализировать области полнослайдового изображения с фоном. Также разработан и реализован алгоритм поиска похожих для полуавтоматического выделения опухолевых участков с помощью различных дескрипторов изображений.Item The existence of calcifications in breast cancer tissue doesn’t affect expression of HER2-neu protein(Springer, 2020) Коломієць, Олена Олегівна; Коломиец, Елена Олеговна; Kolomiiets, Olena Olehivna; Язиков, Олександр Валерійович; Языков, Александр Валерьевич; Yazykov, Oleksandr Valeriiovych; Лукавенко, Іван Михайлович; Лукавенко, Иван Михайлович; Lukavenko, Ivan Mykhailovych; Андрющенко, Володимир Вікторович; Андрющенко, Владимир Викторович; Andriushchenko, Volodymyr Viktorovych; Романюк, Анатолій Миколайович; Романюк, Анатолий Николаевич; Romaniuk, Anatolii Mykolaiovych; Москаленко, Роман Андрійович; Москаленко, Роман Андреевич; Moskalenko, Roman AndriiovychThere is evidence that calcifications in breast cancer (BC) may have an active role in mitogenesis and upregulation of gene expression. To investigate the effect of presence of microcalcifications in breast cancer tissue on Her2-neu expression.Item PIK3CA-mutant circulating tumor DNA in patients with breast cancer(MD Publishing House, 2020) Винниченко, Ігор Олександрович; Винниченко, Игорь Александрович; Vynnychenko, Ihor Oleksandrovych; Привалова, Анастасія Олександрівна; Привалова, Анастасия Александровна; Pryvalova, Anastasiia Oleksandrivna; Винниченко, Олександр Ігорович; Винниченко, Александр Игорович; Vynnychenko, Oleksandr Ihorovych; Линдін, Микола Сергійович; Лындин, Николай Сергеевич; Lyndin, Mykola Serhiiovych; Сікора, Владислав Володимирович; Сикора, Владислав Владимирович; Sikora, Vladyslav Volodymyrovych; Романюк, Анатолій Миколайович; Романюк, Анатолий Николаевич; Romaniuk, Anatolii MykolaiovychDuring the research using digital PCR method, tissue and plasma samples from patients with locally advanced breast cancer were examined for the presence of somatic mutation of PIK3CA in biopsy material and circulating tumor DNA. The presence of PIK3CA gene mutation was detected in 17.24% (5/29) of patients in both biopsy material and plasma. A research of serial samples of patients' plasma revealed changes in the amount of circulating tumor DNA throughout all stages of treatment, which reflected the dynamics of the tumor process. For PIK3CA-mutant breast cancer, ER-positive and Her2/neu-negative tumor phenotypes are characteristic.Item Роль пролактину у розвитку патології молочної залози(Чорноморський національний університет ім. Петра Могили, 2018) Коломієць, О.О.; Язиков, Олександр Валерійович; Языков, Александр Валерьевич; Yazykov, Oleksandr Valeriiovych; Линдін, Микола Сергійович; Лындин, Николай Сергеевич; Lyndin, Mykola Serhiiovych; Москаленко, Роман Андрійович; Москаленко, Роман Андреевич; Moskalenko, Roman AndriiovychУ роботі представлений огляд участі пролактину у розвитку патології молочної залози. Актуальність проблеми визначається загальним збільшенням випадків захворювання на рак молочної залози. Порушення гормональної регуляції є важливим фактором розвитку раку молочної залози та пухлин інших локалізацій у репродуктивній системі людини. Значну роль в цьому дисбалансі відіграє саме гормон пролактин.Item Prognostic value of CEACAM1 in breast cancer in situ(Springer, 2019) Линдін, Микола Сергійович; Лындин, Николай Сергеевич; Lyndin, Mykola Serhiiovych; Москаленко, Роман Андрійович; Москаленко, Роман Андреевич; Moskalenko, Roman Andriiovych; Романюк, Анатолій Миколайович; Романюк, Анатолий Николаевич; Romaniuk, Anatolii Mykolaiovych; Singer, B.B.Background & Objectives: Ductal breast cancer can be divided into invasive and non-invasive types (cancer in situ – DCIS). Although there is information about molecular features of these tumours, DCIS remains none fully described pathology. Thus we need to find novel reliable diagnostic markers. One could be the сarcinoembryonic antigen related cell adhesion molecules 1 (CEACAM1). This molecule was described in diverse invasive types of cancers. The aim our study presented here was to characterise the exact expression pattern of CEACAM1 in various types of DCIS.