Microscopia óptica combinada com IA pode permitir novos caminhos em terapia precisa

A “Medicina Principal” tornou -se rapidamente popular como uma avenida para a terapia do câncer na década anterior, onde as estratégias de tratamento foram formadas a um paciente específico com base em sua doença e características únicas de sua formação pessoal. Essas características únicas da doença (chamadas “fenótipos”) ajudam a orientar os médicos na escolha dos tratamentos mais eficazes.

O uso de medicamentos precisos pode levar a melhores taxas de sobrevivência e melhorar a qualidade de vida dos pacientes com câncer. No entanto, existem grandes sucessos no uso dessa abordagem para tratar o câncer e o teste Novos medicamentosOs dispositivos usados para identificar os fenótipos da doença estão atrasados.

Atualmente, esses fenótipos geralmente exigem testes caros, como verificação de marcadores moleculares, usam manchas especiais. Amostras de tecidoOu uma sequência de material genético de uma pessoa. Devido a essa obstrução, muitos benefícios possíveis da terapia precisa estão fora de acesso a muitos pacientes.

Recentemente, uma equipe de pesquisa localizada na Universidade do Arizona desenvolveu uma maneira nítida e mais econômica de identificar os fenótipos da doença no câncer de pâncreas. seu trabalho, Publicado Em Pesquisa de biofotonicsMicroscopia óptica sem rótulo e inteligência artificial (AI) descreve um novo método para fenotipando usando.

Os pesquisadores foram capazes de gerar mapas espaciais de tecido, usando uma tecnologia recentemente desenvolvida como transcriptômica espacial, desenvolveu recentemente tecnologia. expressão gênicaEles permitem que eles entendam como a doença pode se comportar e instalar fenótipos.

A equipe então demonstrou uma microscopia óptica sem rótulo nas mesmas amostras para medir a fluorescência natural de biomarcadores individuais, bem como mediu a resposta conhecida conhecida como segunda geração harmônica, geralmente fabricada pelo colágeno estrutural da proteína. Essas imagens de microscopia sem rótulo foram então co-aceitadas com informações transcriptais espaciais.

A equipe então desenvolveu um algoritmo de IA, uma rede nervosa profunda, que foi treinada apenas para prever o fenótipo de tecido com base nas imagens de microscopia óptica sem rótulo. A abordagem foi capaz de prever com sucesso os fenótipos de tecido para uma precisão de aproximadamente 90%, uma descoberta emocionante que exibe a promessa da etiqueta sem rótulo Microscopia E inteligência artificial para aplicações médicas precisas.

Os pesquisadores também mostraram que os métodos clássicos de análise de imagem não foram capazes de extrair informações suficientes para prever fenótipos, indicando que os métodos baseados em IA são necessários para conectar imagens ópticas sem rótulo com características relacionadas ao sistema de doenças subjacentes que levam a vários fenotipos. O estudo é a primeira vez em uma nova fronteira a detectar a interface entre o sequenciamento genético e os métodos de imagem óptica sem rótulo.

Este novo método sugere que pode ser possível identificar o fenótipo da doença apenas usando imagens baseadas em luz e inteligência artificialSem o requisito de testes caros ou complexos. Este estudo é um passo importante nas aplicações de imagens ópticas em medicina precisa, que pode eventualmente criar Medicina de Precisão Mais acessível e eficaz no futuro.