Utilizando un enfoque computacional conocido como aprendizaje profundo, los científicos han desarrollado un nuevo sistema para clasificar las formas de los glóbulos rojos en la sangre de un paciente. Los hallazgos, publicados en PLOS Biología Computacional , podría ayudar a los médicos a controlar a las personas con anemia falciforme.
Una persona con enfermedad de células falciformes produce glóbulos rojos rígidos y de forma anormal que pueden acumularse y bloquear los vasos sanguíneos, causando dolor y, a veces, la muerte. La enfermedad lleva el nombre de glóbulos rojos en forma de hoz en forma de media luna, perotambién da como resultado muchas otras formas, como glóbulos rojos ovales o alargados. Las formas particulares que se encuentran en un paciente determinado pueden tener pistas sobre la gravedad de su enfermedad, pero es difícil clasificarlas manualmente.
Para automatizar el proceso de identificación de la forma de los glóbulos rojos, Mengjia Xu de la Northeastern University, China, y sus colegas desarrollaron un marco computacional que emplea una herramienta de aprendizaje automático conocida como una red neuronal convolucional profunda CNN.
El nuevo marco utiliza tres pasos para clasificar las formas de los glóbulos rojos en imágenes microscópicas de sangre. Primero, distingue los glóbulos rojos del fondo de cada imagen y entre sí. Luego, para cada célula detectada, se acercao fuera hasta que todas las imágenes de las celdas tengan un tamaño uniforme. Finalmente, utiliza CNN profundos para clasificar las celdas por forma.
Los investigadores validaron su nueva herramienta utilizando 7,000 imágenes de microscopía de ocho pacientes con enfermedad de células falciformes. Descubrieron que el método automatizado clasificó con éxito la forma de los glóbulos rojos para las células oxigenadas y desoxigenadas los glóbulos rojos transportan oxígeno a los tejidos de todo el cuerpo.
"Hemos desarrollado la primera herramienta de aprendizaje profundo que puede identificar y clasificar automáticamente la alteración de los glóbulos rojos, por lo tanto, proporciona evidencia cuantitativa directa de la gravedad de la enfermedad", dice el coautor del estudio George Karniadakis.
El equipo de investigación planea mejorar aún más su herramienta CNN profunda y probarla en otras enfermedades de la sangre que alteran la forma y el tamaño de los glóbulos rojos, como la diabetes y el VIH. También planean explorar su utilidad para caracterizar las células cancerosas.
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Materiales proporcionados por PLOS . Nota: El contenido puede ser editado por estilo y longitud.
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