Intel·ligència artificial per examinar mostres de teixit biopsiat

En situacions extremes de vida o mort, un diagnòstic ràpid i precís és fonamental per ajudar als patòlegs en la cerca de signes de malalties. El passat mes d’agost, enginyers de la Universitat de California (UCLA) van donar a conèixer un mètode per millorar les eines de diagnosi que examinen mostres de teixit biopsiat. Mitjançant un sistema d’intel·ligència artificial s’utilitza una tinció virtual d’imatges de teixits, més ràpida i precisa que les realitzades fins ara.

La tinció d’hematoxilina-eosina (H&E) és una de les més emprades en el diagnòstic mèdic. Al microscopi, els patòlegs examinen les mostres de teixit de biòpsies tenyides amb colorants especials per millorar el color i el contrast. No obstant això, a vegades són necessàries taques addicionals per augmentar el contrast i el color dels components del teixit. Tot i que les taques especials proporcionen una millor imatge diagnòstica, sovint requereixen preparacions de teixit molt més llargues, un control més elevat i un preu més car.

Per accelerar el procés, els investigadors de la UCLA han creat una tècnica de càlcul amb intel·ligència artificial que transforma imatges de teixits prèviament tenyides de H&E en noves amb taques especials afegides.

Menys d’un minut

Segons els investigadors, aquest procés es pot aconseguir amb la IA en menys d’un minut per mostra de teixit, en comparació a les hores invertides actualment. “La velocitat i precisió són importants a l’hora de diagnosticar afeccions mèdiques, com ara casos de rebuig de trasplantaments d’òrgans. Un diagnòstic ràpid possibilita un tractament ràpid”, va explicar l’investigador principal Aydogan Ozcan durant la presentació. “Hem desenvolupat una tècnica basada en l’aprenentatge profund que elimina la necessitat de realitzar taques especials per part dels histopatòlegs”, va afegir Ozcan.

L’equip de científics va demostrar la tècnica basada en IA generant un panell complet de taques especials per al teixit renal, mitjançant l’ús de xarxes neuronals profundes entrenades en imatges de biòpsies de teixits tenyides de H&E. Atès que la tècnica s’aplica a les imatges existents, els investigadors van subratllar que seria fàcil d’adoptar, ja que no requereix cap canvi en el flux de treball actual de processament de teixits utilitzat als laboratoris de patologia.