Nuovo a sistema basato a intelligenza artificiale da differenziarsi fra i tipi differenti di cellule tumorali

I ricercatori di università di Osaka hanno messo a punto un sistema facendo uso di intelligenza artificiale che può differenziarsi automaticamente fra i tipi differenti di cellule tumorali, potenzialmente aprente la strada per la rapida, la determinazione automatizzata dei trattamenti del cancro individualizzati appropriati

In malati di cancro, ci può essere la variazione tremenda nei tipi di cellule tumorali da un paziente ad un altro, anche all'interno della stessa malattia. L'identificazione dei tipi particolari delle cellule presenti può essere molto utile quando sceglie il trattamento che sarebbe il più efficace, ma i metodi di fare questo sono che richiede tempo ed ostacolati spesso dall'errore umano e dai limiti di vista umana.

In un avanzamento importante che potrebbe segnalare una nuova era nella diagnosi del cancro ed il trattamento, un gruppo all'università di Osaka ed i colleghi hanno indicato come questi problemi possono essere superati attraverso ad un sistema basato a intelligenza artificiale che può identificare semplicemente i tipi differenti di cellule tumorali per la scansione delle immagini microscopiche, raggiungente più alta accuratezza che giudizio umano. Questo approccio ha potuto avere vantaggi importanti nel campo dell'oncologia.

Il sistema è basato su una rete neurale dell'avvolgimento, un modulo di intelligenza artificiale modellistico sul sistema visivo umano. In questo studio, riferito nella ricerca sul cancro del giornale, questo sistema si è applicato per distinguere le cellule tumorali dai mouse e dagli esseri umani come pure le celle equivalenti che egualmente erano state selezionate per la resistenza a radiazione.

“In primo luogo abbiamo preparato il nostro sistema su 8.000 immagini delle celle ottenute da un microscopio di fase-contrasto,„ Hideshi corrispondente Ishii autore dice. “Poi abbiamo verificato la sua accuratezza su altre 2.000 immagini, per vedere se aveva imparato le funzionalità che distinguono le cellule tumorali del mouse dall'essere umano un e le cellule tumorali radioresistant da quelle radiosensibili.„

Sopra la creazione del tracciato bidimensionale dei risultati ottenuti dal sistema, i risultati per ogni tipo delle cellule hanno ragruppato insieme, mentre chiaramente erano separato dalle altre celle. Ciò ha indicato che, dopo la formazione, il sistema potrebbe identificare correttamente le celle basate sulle immagini microscopiche di loro da solo.

“L'automazione e l'alta precisione con cui questo sistema può identificare le celle dovrebbero essere molto utili per la determinazione esattamente che le celle sono presenti in un tumore o nella circolazione nell'organismo dei malati di cancro,„ l'autore principale Masayasu Toratani dice. “Per esempio, sapere indipendentemente da fatto che le celle radioresistant sono presenti è vitale quando decidere se la radioterapia sarebbe efficace e lo stesso approccio possono poi essere applicati dopo che trattamento per vedere se ha avuto l'effetto desiderato.„

In futuro, il gruppo spera di preparare il sistema su più tipi della cellula tumorale, con lo scopo finale di istituire un sistema universale che può identificare e distinguere automaticamente tutte le tali celle.