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Aplicando a potência do AI melhorar resultados da coração-transplantação

A equipe de pesquisadores biomedicáveis no centro para a imagem lactente computacional e os diagnósticos personalizados (CCIPD) abordou vários aspectos do câncer pulmonar, do cancro da mama, do cancro do cólon e de mais desde que o centro foi lançado na universidade ocidental da reserva do caso em 2012 pelo pioneiro Anant Madabhushi da tecnologia biológica.

Agora, o laboratório de Madabhushi e os sócios na Faculdade de Medicina de Perelman na clínica da Universidade da Pensilvânia (Penn) e do Cleveland, usando a pesquisa (AI) Inteligência-conduzida artificial da medicina da precisão, estão aplicando aquelas mesmas técnicas para olhar que pacientes cardíacos serão mais prováveis aceitar ou rejeitar um coração novo.

Sua equipe foi concedida recentemente uns de quatro anos, institutos $3,2 milhões nacionais da concessão da saúde (NIH) para levar a cabo o projecto.

A clínica de Cleveland, Penn, e o centro médico de Cedro-Sinai fornecerão os dados--imagens digitadas das biópsias dos pacientes que têm tido já transplantações. Então, Madabhushi e Kenneth B. Margulies, DM, um professor da medicina cardiovascular em Penn, aplicarão as técnicas de AI aos dados para ver se as imagens iniciais da biópsia poderiam mais exactamente ter previsto que pacientes aceitariam ou rejeitariam o coração novo.

“Aplicando a potência do AI”

Agora, os patologistas olham as biópsias e usam seu próprio esquema da avaliação baseado nas características do tecido do coração. O que nós estamos fazendo, está aplicando a potência do AI e da visão de computador analisar as imagens do tecido da biópsia para distinguir a quantitativa e reprodutìvel categorias cardíacas diferentes da rejeção.”

Anant Madabhushi, professor de F. Alex Nason II da engenharia biomedicável na reserva ocidental do caso

Madabhushi e sua equipe dos pesquisadores no centro, que se transformou um líder global na pesquisa AI-conduzida da medicina da precisão, numeram agora mais de 60 estudantes, alunos diplomados e universitários cargo-doutorais.

Caso que após o caso, ensinaram com sucesso os computadores do AI para encontrar variações entre milhares de imagens digitadas de vários cancros--anomalias na maior parte despercebidas pelo olho nu.

Aquelas variações no regime e na aparência celulares, quando interpretadas pelos algoritmos desenvolvidos pelos pesquisadores, ajudaram cientistas em estudos precedentes mais exactamente a prever que pacientes responderão melhor à quimioterapia ou à imunoterapia, por exemplo, ou identificarão diferenças em como as células cancerosas aparecem entre grupos raciais, entre outros resultados.

Contudo, ao contrário dos laboratórios que conduzem outras experiências deaprendizagem do AI--referido como a “caixa negra” aproxima-se por Madabhushi porque o processo para chegar na resposta é escondido essencialmente no algoritmo apenas--o CCIPD igualmente centrou-se sobre características mais interpretable, disse.

Isso será verdadeiro neste estudo também, Madabhushi disse.

“A arquitetura espacial dos myocytes e dos linfócitos (ambos os tipos de pilhas cardíacas) em biópsias do coração tem sido reconhecida por muito tempo por patologistas como uma indicação da rejeção da transplantação,” Madabhushi disse.

Adicionou que seu trabalho de laboratório ajudará “a traduzir este interpretação humano-baseada da arquitetura celular em estatísticas quantitativas da interacção espacial e a proximidade relativa dos myocytes e dos linfócitos no que diz respeito a se.”

Rejeção da transplantação de coração

A pesquisa mostra que os riscos os mais significativos de uma transplantação de coração são o corpo do paciente que rejeita o coração fornecedor, na parte porque sistema imunitário do corpo o “pode considerar o coração fornecedor como um objeto estrangeiro e o tentar o rejeitar, que pode danificar o coração.”

Aquelas rejeções esclarecem aproximadamente 10% de todas as mortes dentro dos primeiros três anos após a transplantação, de acordo com o centro nacional para a informação de biotecnologia, uma divisão do NIH.

Assim, conhecer adiantado a probabilidade da rejeção faria uma diferença grande para patologistas e cirurgiões, Madabhushi disse.

Adicionalmente, os pesquisadores planeiam:

  • Preveja como os pacientes farão a longo prazo, isto é, não somente se aceitarão ou rejeitarão o coração fornecedor, mas se permanecerão saudáveis e durante quanto tempo.
  • Compare o desempenho relativo dos computadores contra um patologista humano para prever exactamente a aceitação ou a rejeção de um coração transplantado. A pesquisa precedente de CCIPD mostrou que os computadores derrotam rotineiramente suas contrapartes humanas na capacidade diagnóstica. Madabhushi disse que a pesquisa não sugere que as máquinas substituíssem patologistas, mas que trabalharão junto e os pacientes se beneficiarão.
  • Melhor defina o que Madabhushi chamou “o sustentamento molecular” dos tecidos do coração. “Nós estamos tentando compreender a biologia atrás das características,” disse. “As máquinas vêem somente as diferenças no regime espacial, mas não podem dizer-nos porque. Nós queremos desmistificar igualmente a “caixa negra” do AI, de modo que o patologista humano possa ter mais confiança no que o computador é dizendo lhe que viu.”