En pacientes con cáncer, puede haber una tremenda variación en los tipos de células cancerosas de un paciente a otro, incluso dentro de la misma enfermedad. La identificación de los tipos de células particulares presentes puede ser muy útil al elegir el tratamiento que sería más efectivo,pero los métodos para hacerlo requieren mucho tiempo y a menudo se ven obstaculizados por el error humano y los límites de la vista humana.
En un avance importante que podría señalar una nueva era en el diagnóstico y tratamiento del cáncer, un equipo de la Universidad de Osaka y sus colegas han demostrado cómo estos problemas pueden superarse mediante un sistema basado en inteligencia artificial que puede identificar diferentes tipos de células cancerosas simplemente conescaneo de imágenes microscópicas, logrando una mayor precisión que el juicio humano. Este enfoque podría tener grandes beneficios en el campo de la oncología.
El sistema se basa en una red neuronal convolucional, una forma de inteligencia artificial modelada en el sistema visual humano. En este estudio, publicado en la revista Investigación del cáncer , este sistema se aplicó para distinguir las células cancerosas de los ratones y los humanos, así como las células equivalentes que también habían sido seleccionadas por su resistencia a la radiación.
"Primero entrenamos nuestro sistema en 8,000 imágenes de células obtenidas de un microscopio de contraste de fase", dice el autor correspondiente Hideshi Ishii. "Luego probamos su precisión en otras 2,000 imágenes, para ver si había aprendido las características que distinguen al ratóncélulas cancerosas de humanos y células cancerosas radiorresistentes de radiosensibles "
Al crear una gráfica bidimensional de los resultados obtenidos por el sistema, los resultados para cada tipo de célula se agruparon, mientras se separaron claramente de las otras células. Esto demostró que, después del entrenamiento, el sistema podía identificar correctamente las células basándose enlas imágenes microscópicas de ellos solos
"La automatización y la alta precisión con la que este sistema puede identificar células debería ser muy útil para determinar exactamente qué células están presentes en un tumor o circulan en el cuerpo de pacientes con cáncer", dice el autor principal Masayasu Toratani. "Por ejemplo, sabersi las células radiorresistentes están presentes o no es vital para decidir si la radioterapia sería efectiva, y luego se puede aplicar el mismo enfoque después del tratamiento para ver si ha tenido el efecto deseado ".
En el futuro, el equipo espera entrenar el sistema en más tipos de células cancerosas, con el objetivo final de establecer un sistema universal que pueda identificar y distinguir automáticamente todas esas células.
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Materiales proporcionado por Universidad de Osaka . Nota: El contenido puede ser editado por estilo y longitud.
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