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Aplicación de la potencia del AI de perfeccionar resultados del corazón-trasplante

Las personas de investigadores biomédicos en el centro para la proyección de imagen de cómputo y los diagnósticos personalizados (CCIPD) han abordado diversos aspectos del cáncer de pulmón, del cáncer de pecho, del cáncer de colon y más desde que el centro fue puesto en marcha en la universidad occidental de la reserva del caso en 2012 por el pionero Anant Madabhushi de la bioingeniería.

Ahora, el laboratorio de Madabhushi y los socios en la Facultad de Medicina de Perelman en la clínica de la Universidad de Pensilvania (Penn) y de Cleveland, usando la investigación (AI) Inteligencia-impulsada artificial del remedio de la precisión, están aplicando esas mismas técnicas para observar qué pacientes cardiacos serán más probables validar o rechazar un nuevo corazón.

Concedieron sus personas recientemente un de cuatro años, institutos nacionales $3,2 millones de la concesión de la salud (NIH) para perseguir el proyecto.

La clínica de Cleveland, Penn, y el centro médico de Cedro-Sinaí ofrecerán los datos--imágenes digitales de biopsias de los pacientes que han tenido ya trasplantes. Entonces, Madabhushi y Kenneth B. Margulies, Doctor en Medicina, profesor del remedio cardiovascular en Penn, aplicarán las técnicas de AI a los datos para ver si las imágenes iniciales de la biopsia habrían podido predecir más exacto qué pacientes validarían o rechazarían el nuevo corazón.

“Aplicando la potencia del AI”

Ahora, los patólogos observan las biopsias y utilizan su propio esquema del aforo basado en las características del tejido del corazón. Qué estamos haciendo, está aplicando la potencia del AI y de la visión de computador de analizar las imágenes del tejido de la biopsia a cuantitativo y reproductivo distinguir diversas pendientes cardiacas del rechazo.”

Anant Madabhushi, el profesor de F. Alex Nason II de ingeniería biomédica en la reserva occidental del caso

Madabhushi y sus personas de investigadores en el centro, que ha hecho un líder global en la investigación AI-impulsada del remedio de la precisión, ahora numera más de 60 estudiantes, estudiantes de tercer ciclo y estudiantes postdoctorales.

En caso de que después de caso, hayan enseñado con éxito a las computadores del AI para encontrar variaciones entre millares de imágenes digitales de diversos cánceres--anomalías sobre todo no vistas por el aro descubierto.

Esas variaciones en la ordenación y el aspecto celulares, cuando son interpretadas por los algoritmos desarrollados por los investigadores, han ayudado a científicos en estudios anteriores más exacto a predecir qué pacientes responderán mejor a la quimioterapia o a la inmunoterapia, por ejemplo, o determinarán diferencias en cómo las células cancerosas aparecen entre grupos raciales, entre otras conclusión.

Sin embargo, a diferencia de los laboratorios conducto otros experimentos de profundo-aprendizaje del AI--designado la “caja negra” se acerca por Madabhushi porque el proceso para llegar la respuesta esencialmente se oculta en el algoritmo solamente--el CCIPD también se ha centrado en características más interpretables, él dijo.

Eso será verdad en este estudio también, Madabhushi dijo.

“La configuración espacial de los miocitos y de los linfocitos (ambos tipos de células cardiacas) en biopsias del corazón ha sido reconocida de largo por los patólogos como sello del rechazo del trasplante,” Madabhushi dijo.

Él agregó que su trabajo de laboratorio ayudará “a traducir esto interpretación humano-basada de la configuración celular a estadísticas cuantitativas de la interacción espacial y la proximidad relativa de miocitos y de linfocitos en cuanto a uno a.”

Rechazo del trasplante de corazón

La investigación muestra que los riesgos más importantes de un trasplante de corazón son la carrocería del paciente que rechaza el corazón dispensador de aceite, en parte porque el sistema inmune de la carrocería “puede considerar el corazón dispensador de aceite como objeto no nativo e intentar rechazarlo, que puede dañar el corazón.”

Esos rechazos explican el cerca de 10% de todas las muertes en el plazo de los primeros tres años después del trasplante, según el centro nacional para la información de biotecnología, una división del NIH.

Así pues, conocer por adelantado la probabilidad del rechazo diferenciaría grande para los patólogos y los cirujanos, Madabhushi dijo.

Además, los investigadores proyectan:

  • Prediga cómo los pacientes harán en el largo plazo, es decir, no sólo si validarán o rechazarán el corazón dispensador de aceite, pero si seguirán siendo sanos y durante cuánto tiempo.
  • Compare el funcionamiento relativo de las computadores contra un patólogo humano para predecir exacto la aceptación o el rechazo de un corazón trasplantado. La investigación anterior de CCIPD ha mostrado que las computadores derrotan rutinario sus contrapartes humanas en capacidad diagnóstica. Madabhushi ha dicho que la investigación no sugiere que las máquinas reemplacen a patólogos, pero que trabajarán juntas y los pacientes se beneficiarán.
  • Mejor defina lo que llamó Madabhushi el “apuntalamiento molecular” de los tejidos del corazón. “Estamos intentando entender la biología detrás de las características,” él dijo. “Las máquinas ven solamente las diferencias en la ordenación espacial, pero no pueden informarnos porqué. Queremos también desmistificar la “caja negra” del AI, de modo que el patólogo humano pueda tener más confianza en cuál es informándole la computador que ha visto.”