Système renseignement renseignement artificiel neuf à différencier entre différentes cellules de types de cancer

Les chercheurs d'université d'Osaka ont développé un système utilisant l'artificial intelligence qui peut automatiquement différencier entre la cellule différente de types de cancer, préparant potentiellement le terrain pour la détermination rapide et robotisée des traitements contre le cancer personnalisés appropriés

Dans les malades du cancer, il peut y avoir variation énorme des cellules de types de cancer d'un patient à l'autre, même dans la même maladie. L'identification des types particuliers de cellules actuels peut être très utile en choisissant la demande de règlement qui serait la plus efficace, mais les méthodes de faire ceci sont longues et souvent entravées par erreur humaine et les limites de la vue humaine.

Dans une avancée majeure qui pourrait signaler une ère neuve dans le diagnostic de cancer et la demande de règlement, une équipe à l'université d'Osaka et les collègues ont montré comment ces problèmes peuvent être surmontés par un système renseignement renseignement artificiel qui peut recenser différentes cellules de types de cancer simplement en balayant des images microscopiques, réalisation de grande précision que le jugement humain. Cette approche a pu avoir des principaux bénéfices dans le domaine de l'oncologie.

Le système est basé sur un réseau neuronal circonvolutionnaire, une forme d'artificial intelligence modélisée sur le système visuel humain. Dans cette étude, rapportée dans la cancérologie de tourillon, ce système a été appliqué pour discerner des cellules cancéreuses des souris et des êtres humains, ainsi que des cellules équivalentes qui avaient été également sélectées pour la résistance à la radiothérapie.

« Nous avons formé la première fois notre système sur 8.000 images des cellules obtenues à partir d'un microscope de phase-contraste, » Hideshi correspondant Ishii auteur indique. « Nous avons alors vérifié son exactitude sur encore 2.000 images, pour voir si elle avait appris les caractéristiques qui discernent des cellules cancéreuses de souris de l'être humain ceux, et les cellules cancéreuses radioresistant de les radiosensibles. »

Lors de produire un plot bidimensionnel des découvertes obtenues par le système, les résultats pour chaque type de cellules ont groupé ensemble, tout en étant clairement séparé des autres cellules. Ceci a prouvé que, après la formation, le système pourrait correctement recenser des cellules seul basées sur les images microscopiques de elles.

« L'automatisation et le de grande précision avec ce que ce système peut recenser des cellules devraient être très utiles pour déterminer exact qui les cellules sont présentes dans une tumeur ou la diffusion dans le fuselage des malades du cancer, » l'auteur important Masayasu Toratani dit. « Par exemple, savoir si ou non les cellules radioresistant sont présentes est indispensable quand la décision si la radiothérapie serait efficace, et la même approche peuvent alors être appliquées après que demande de règlement pour voir s'il a eu l'effet souhaité. »

À l'avenir, l'équipe espère former le système sur plus de types de cellule cancéreuse, avec l'objectif éventuel de déterminer un système universel qui peut automatiquement recenser et discerner toutes telles cellules.