Linkovi

Kompjutor analizira mikroskopske preparate biopsija oštrijim okom od ijednog ljudskog bića


Kompjutor analizira mikroskopske preparate biopsija oštrijim okom od ijednog ljudskog bića
Kompjutor analizira mikroskopske preparate biopsija oštrijim okom od ijednog ljudskog bića

C-Path nije dizajniran da zamijeni liječnike koji uobičajeno rade za mikroskopom, ali bi, preko Interneta, mogao pomoći područjima kojima nedostaje iskusnih patologa

Liječenje od raka možda je doživjelo velik skok u kompjutersko doba. Znanstvenici Sveučilišta Stanford izvješćuju o značajnom uspjehu u uvježbavanju kompjutera da analiziraju mikroskopske preparate biopsija tkiva dojke daleko oštrijim okom od bilo kojeg ljudskog bića.

Već više od stotinu godina, patolozi gledaju u mikroskopske preparate, tragajući za znakovima u uzorcima biopsija tumora koji bi im omogućili klasifikaciju agresivnosti tog raka. Ta je informacija vodilja pri odluci o načinu liječenja.

Danas, oboružani sofisticiranim softverom, moćni kompjuteri postaju sve vještiji u prepoznavanju obrazaca. Na primjer, u identifikaciji lica.

Znanstvenici Sveučilišta Stanford stoga su smatrali da bi kompjuteri mogli biti sposobni naučiti kako da evaluiraju i biopsije raka. Da bi to postigli, Daphne Koller i njezine kolege počeli su s nizom dijapozitiva mikroskopskih preparata koji se koriste u obuci patologa. Dijapozitivi su bili skenirani u memoriju kompjutera, koji je, potom, mjerio ne samo šačicu znakova koje pregledava i ocjenjuje patolog u svom radu, nego tisuće karakteristika na svakoj slici.

"Uključili smo ga u algoritam strojnog učenja koji je gledao u podatke o preživljavanju i pokušavao otkriti koje su značajke bile dobre u smislu preživljavanja, koje su loše, a koje uopće nisu relevantne," kaže Koller.

Ustvari, dodaje Koller, sistem je na slikama dijapozitiva identificirao ranije neprepoznate karakteristike koje pomažu u prognoziranju buduće agresivnosti raka: "Pokazalo se da su se neke od najznačajnijih karakteristika u tom smislu nalazile u dijelovima tumora koje patolozi trenutno uopće ne gledaju."

Nakon faze obučavanja, C-Path – kako je nazvan sistem, skraćeno od Computational Pathologist – je evaluirao drugi niz patoloških dijapozitiva, koji je potjecao iz druge bolnice i bio medicinski i demografski različit od prve skupine na kojoj se sistem obučavao. Rezultat: kompjuter je bio bolji od ljudskih patologa.

No, Koller naglašava da C-Path nije dizajniran da zamijeni liječnike koji uobičajeno rade s mikroskopom. Ona kaže da bi kompjuterizirani sistem mogao imati najveći učinak u okruženju u kojemu nema dovoljno medicinskih resursa, recimo u zemljama u razvolu gdje nedostaje iskusnih patologa.

"Naša tehnologija može lako biti primijenjena preko interneta, gdje lokalni liječnik uzme uzorak, izradi od njega histološki preparat i skenira ga u kompjuter, te pošalje internetom u naš sustav. Natrag dobije prognozu preživljavanja, te druge pojedinosti o uzorku koje mu mogu pomoći u određivanju načina liječenja," kaže Koller.

Znanstvenici trenutno rade na proširivanju sistema kompjuteriziranog patologa i na druge zloćudne tumore, u drugim organima i tkivima. Kažu da ih još uvijek nekoliko godina dijeli od uporabe tog sistema u liječenju pacijenata.

Izvješće o kompjuteriziranom patologu objavljeno je u časopisu Science Translational Medicine.

XS
SM
MD
LG