Microscop portabil cu inteligență artificială ar putea îmbunătăți depistarea timpurie a cancerului
Cercetători de la Universitatea Rice și de la MD Anderson Cancer Center din cadrul Universității Texas au dezvoltat un dispozitiv de imagistică compact, alimentat de inteligență artificială, care ar putea transforma modul în care clinicienii detectează cancerul.
Tehnologia, care își propune să aducă diagnostice de înaltă rezoluție și în timp real direct la punctul de îngrijire, a fost recent descrisă într-un articol publicat în Proceedings of the National Academy of Sciences.
Dispozitivul, denumit PrecisionView, este un endomicroscop portabil care depășește limitările imagisticii medicale prin combinarea opticii avansate cu învățarea profundă. Sistemul permite clinicianilor să vizualizeze atât structuri subcelulare, cât și vase de sânge subiacente pe suprafețe mari de țesut, fără a fi necesare biopsii invazive.
„Depistarea timpurie este unul dintre factorii cei mai critici în îmbunătățirea rezultatelor cancerului, dar instrumentele de astăzi adesea îi forțează pe clinicieni să aleagă între detaliu și acoperire”, a declarat Rebecca Richards-Kortum, profesor universitar Malcolm Gillis la Rice și co-director al Rice360 Institute for Global Health Technologies. „Cu PrecisionView, nu mai trebuie să facem această alegere – putem vedea clar și în timp real.”
Cancerul epitelial, care include cancerele colului uterin și cavității bucale, reprezintă o majoritate a cazurilor de cancer, însă multe dintre acestea sunt diagnosticate în stadii tardive, în parte din cauza faptului că metodele de diagnostic actuale se bazează în mare măsură pe biopsii, care sunt invazive și limitate în amploare.
Microscopiile tradiționale in vivo oferă o alternativă noninvazivă, dar prezintă câteva constrângeri cheie, inclusiv un câmp de vedere mai mic, o adâncime de câmp redusă și dificultăți în imagistica suprafețelor de țesut neregulate. Aceste limitări pot face dificilă evaluarea leziunilor mari sau complexe și identificarea locului unde o biopsie ar putea fi cu adevărat necesară. PrecisionView își propune să abordeze aceste provocări printr-un design inovator care integrează un sistem optic optimizat prin învățare profundă cu reconstrucția imaginii în timp real.
Aproape de dimensiunea unui stilou, PrecisionView utilizează o mască de fază personalizată și un algoritm de reconstrucție AI pentru a extinde dramatic capacitățile de imagistică. Sistemul realizează un câmp de vedere de aproximativ cinci ori mai mare și o adâncime de câmp de aproximativ opt ori mai mare decât sistemele convenționale, menținând în același timp o rezoluție la nivel celular.
„În mod tradițional, instrumentele de învățare automată și inteligență artificială sunt folosite pentru a îmbunătăți imaginile în ceea ce privește rezoluția sau contrastul, după ce imaginile au fost obținute de sistemele imagistice convenționale”, a explicat Ashok Veeraraghavan, președinte al departamentului de inginerie electrică și informatică la Rice și co-autor al studiului. „În contrast, această lucrare utilizează abordări AI pentru a redesena opticile unui microscop.”
Această avansare permite clinicianilor să vizualizeze simultan două caracteristici esențiale ale cancerului: modificările celulare din țesutul epitelial și tiparele microvasculare de sub suprafață.
„Capacitatea de a captura atât trăsăturile nucleare, cât și cele vasculare într-o singură imagine continuă este un pas major înainte, deoarece acestea sunt semnalele pe care clinicienii se bazează pentru a distinge țesutul sănătos de leziunile precanceroase sau canceroase”, a afirmat Huayu Hou, student absolvent în laboratorul de spectroscopie optică și imagistică al lui Richards-Kortum.
Dispozitivul poate genera hărți detaliate ale zonelor de țesut care se întind pe câteva centimetri pătrați și poate afișa rezultatele în timp real, la o viteză de până la 15 cadre pe secundă.
Cercetătorii au validat PrecisionView printr-o serie de experimente, inclusiv imagistica voluntarilor sănătoși și a probelor de țesut uman cu leziuni precanceroase. Într-un studiu, dispozitivul a fost utilizat pentru a scana cavitatea bucală a voluntarilor, producând hărți de înaltă rezoluție ale structurii țesutului și vaselor de sânge pe suprafețe mai mari de 1 centimetru pătrat. În altul, a identificat cu succes modificările precanceroase în țesutul cervical, distingând clar regiunile anormale de țesutul sănătos din jur.
„În loc să prelevăm o mică bucată de țesut și să o trimitem la un laborator, această tehnologie ne permite să evaluăm o zonă mult mai mare instantaneu. Asta ar putea reduce semnificativ diagnosticele ratate și procedurile inutile”, a declarat Jimin Wu, asociat postdoctoral în inginerie electrică și informatică și unul dintre autorii studiului.
Peste performanța sa imagistică, PrecisionView este conceput pentru a fi accesibil. Fabricat din componente relativ simple și având un cost de aproximativ 3.000 de dolari, sistemul ar putea fi utilizat în clinici și în medii cu resurse reduse, unde infrastructura tradițională de patologie este limitată. Dezvoltarea unor soluții de sănătate foarte eficiente și cu costuri reduse, precum aceasta, este una dintre inițiativele de bază ale Rice360.
„PrecisionView are potențialul de a aduce capacități de diagnostic de înaltă calitate direct la punctul de îngrijire – ajutând clinicienii să ia decizii mai rapide, ceea ce va îmbunătăți accesul la depistarea timpurie care salvează vieți”, a spus Kathleen Schmeler, unul dintre autorii studiului și vicepreședinte asociat pentru oncologie globală în Departamentul de Rețea de Cancer, Divizia de Chirurgie la MD Anderson. „Impactul va fi deosebit de semnificativ în zonele medical defavorizate, unde accesul la serviciile de patologie poate fi limitat sau întârziat, conducând la diagnostice ratate sau tardive.”
Cercetătorii afirmă că tehnologia ar putea sprijini o gamă largă de aplicații clinice, de la ghidarea biopsiilor și deciziilor chirurgicale la facilitarea depistării mai timpurii a cancerului în timpul screening-urilor de rutină. Cu toate acestea, ei subliniază că sunt necesare studii clinice mai ample pentru a valida pe deplin acuratețea diagnostică a dispozitivului.
„PrecisionView reprezintă o direcție viitoare pentru imagistica medicală, una în care inteligența artificială și designul optic colaborează pentru a îmbunătăți rezultatele”, a declarat Richards-Kortum. „Prin proiectarea hardware-ului și a algoritmilor împreună, putem debloca capabilități care pur și simplu nu erau posibile înainte.”
