Los investigadores han desarrollado una plataforma de inteligencia artificial para detectar una variedad de enfermedades neurodegenerativas en muestras de tejido cerebral humano, incluida la enfermedad de Alzheimer y la encefalopatía traumática crónica, según un estudio realizado en la Escuela de Medicina Icahn en Mount Sinai y publicado en Nature Medicaldiario Investigación de laboratorio . Su descubrimiento ayudará a los científicos a desarrollar biomarcadores y terapéuticos específicos, lo que dará como resultado un diagnóstico más preciso de enfermedades cerebrales complejas que mejoren los resultados de los pacientes.
La acumulación de proteínas tau anormales en el cerebro en ovillos neurofibrilares es una característica de la enfermedad de Alzheimer, pero también se acumula en otras enfermedades neurodegenerativas, como la encefalopatía traumática crónica y otras afecciones relacionadas con la edad. El diagnóstico preciso de enfermedades neurodegenerativas es un desafío yrequiere un especialista altamente capacitado.
Investigadores del Centro de Patología Computacional y de Sistemas en Mount Sinai desarrollaron y utilizaron la Plataforma de Informática Precisa para aplicar poderosos enfoques de aprendizaje automático a diapositivas microscópicas digitalizadas preparadas usando muestras de tejido de pacientes con un espectro de enfermedades neurodegenerativas. Aplicando aprendizaje profundo, estas imágenesse utilizaron para crear una red neuronal convolucional capaz de identificar ovillos neurofibrilares con un alto grado de precisión directamente desde imágenes digitalizadas.
"La utilización de la inteligencia artificial tiene un gran potencial para mejorar nuestra capacidad de detectar y cuantificar enfermedades neurodegenerativas, lo que representa un avance importante sobre los enfoques existentes que requieren mucha mano de obra y son poco reproducibles", dijo el investigador principal, John Crary, MD, PhD, Profesor de Patología y Neurocienciaen la Escuela de Medicina Icahn en Mount Sinai. "En última instancia, este proyecto conducirá a un diagnóstico más eficiente y preciso de las enfermedades neurodegenerativas".
Este es el primer marco disponible para evaluar algoritmos de aprendizaje profundo utilizando datos de imágenes a gran escala en neuropatología. La Plataforma de Informática Precisa permite la gestión de datos, exploración visual, descripción de objetos, revisión de múltiples usuarios y evaluación de resultados de algoritmos de aprendizaje profundo.
Los investigadores del Centro de Patología Computacional y de Sistemas en Mount Sinai han utilizado el uso de la informática avanzada y técnicas matemáticas junto con tecnología de microscopio de vanguardia, visión por computadora e inteligencia artificial para clasificar con mayor precisión una amplia gama de enfermedades.
"Mount Sinai es el departamento de patología académica más grande del país y procesa más de 80 millones de pruebas al año, lo que ofrece a los investigadores acceso a un amplio conjunto de datos que pueden utilizarse para mejorar las pruebas y los diagnósticos, lo que en última instancia conduce a un mejor diagnóstico yresultados del paciente ", dijo el autor Carlos Cordon-Cardo, MD, PhD, presidente del Departamento de Patología en el Sistema de Salud Mount Sinai y profesor de Patología, Genética y Ciencias Genómicas y Ciencias Oncológicas en la Escuela de Medicina Icahn.
Fuente de la historia :
Materiales proporcionado por El Hospital Mount Sinai / Escuela de Medicina Mount Sinai . Nota: El contenido puede ser editado por estilo y longitud.
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