Inteligencia artificial para examinar muestras de tejido biopsiado

En situaciones extremas de vida o muerte, un diagnóstico rápido y preciso es fundamental para ayudar a los patólogos en la búsqueda de signos de enfermedades. El pasado mes de agosto, ingenieros de la Universidad de California (UCLA) dieron a conocer un método para mejorar las herramientas de diagnosis que examinan muestras de tejido biopsiado. Mediante un sistema de inteligencia artificial se utiliza una tinción virtual de imágenes de tejidos, más rápida y precisa que las realizadas hasta ahora.

La tinción de hematoxilina-eosina (H&E) es una de las más utilizadas en el diagnóstico médico. En el microscopio, los patólogos examinan las muestras de tejido de biopsias teñidas con colorantes especiales para mejorar el color y el contraste. Sin embargo, en ocasiones son necesarias manchas adicionales para aumentar el contraste y el color de los componentes del tejido. Aunque las manchas especiales proporcionan una mejor imagen diagnóstica, a menudo requieren preparaciones de tejido mucho más largas, un mayor control y un precio más caro.

Para acelerar el proceso, los investigadores de la UCLA han creado una técnica de cálculo con inteligencia artificial que transforma imágenes de tejidos previamente teñidas de H&E en nuevas con manchas especiales añadidas.

Menos de un minuto

Según los investigadores, este proceso puede conseguirse con la IA en menos de un minuto por muestra de tejido, en comparación con las horas invertidas actualmente. “La velocidad y precisión son importantes a la hora de diagnosticar afecciones médicas, como casos de rechazo de trasplantes de órganos. Un diagnóstico rápido posibilita un tratamiento rápido”, explicó el investigador principal Aydogan Ozcan durante su presentación. “Hemos desarrollado una técnica basada en el aprendizaje profundo que elimina la necesidad de realizar manchas especiales por parte de los histopatólogos”, añadió Ozcan.

El equipo de científicos demostró la técnica basada en IA generando un panel completo de manchas especiales para el tejido renal, mediante el uso de redes neuronales profundas entrenadas en imágenes de biopsias de tejidos teñidas de H&E. Dado que la técnica se aplica a las imágenes existentes, los investigadores subrayaron que sería fácil de adoptar, puesto que no requiere ningún cambio en el flujo de trabajo actual de procesamiento de tejidos utilizado en los laboratorios de patología.