Novi AI alat unapređuje patološku analizu raka s iznimnom preciznošću
Znanstvenici s Medicinskog fakulteta Perelman na Sveučilištu Pennsylvania postigli su značajan napredak u medicinskoj dijagnostici razvijajući inovativni alat za umjetnu inteligenciju. Ovaj alat, nazvan iStar (Inferring Super-Resolution Tissue Architecture), omogućava brzu i detaljnu analizu aktivnosti gena unutar medicinskih slika, pružajući tako dragocjene uvide u stanice i tkiva pogođena bolešću.

Alat iStar predstavlja prekretnicu u dijagnostici raka, omogućujući kliničarima da brzo identificiraju ključne aspekte bolesti i interpretiraju slike s neprecedanom jasnoćom. Tehnologija koja stoji iza iStara omogućuje izuzetno detaljne prikaze pojedinačnih stanica i pruža opsežan uvid u funkcioniranje ljudskih gena. To ne samo da pomaže u otkrivanju stanica raka koje bi inače mogle ostati nezamijećene, već i igra ključnu ulogu u određivanju uspjeha kirurških intervencija te pruža automatske bilješke za mikroskopske slike, otvarajući put naprednoj dijagnostici molekularnih bolesti.

Istraživanje koje su vodili Daiwei “David” Zhang, dr.sc., i Mingyao Li, dr.sc., profesor biostatistike i digitalne patologije, objavljeno je u prestižnom časopisu Nature Biotechnology. Profesor Li ističe da iStar ima sposobnost automatskog prepoznavanja tercijarnih limfoidnih struktura, koje su ključne za imunološki odgovor na tumor. Prisutnost ovih struktura povezana je s povećanom vjerojatnošću preživljavanja pacijenta i uspješnim odgovorom na imunoterapiju.

Razvoj iStara dio je polja prostorne transkriptomike, novog i brzorastućeg područja koje se fokusira na mapiranje aktivnosti gena unutar tkiva. Alat koristi sofisticiranu tehnologiju strojnog učenja poznatu kao Hierarchical Vision Transformer, koja je trenirana na standardnim slikama tkiva. Ovaj AI sustav analizira slike u različitim fazama, od detaljne analize pojedinačnih stanica do šireg pregleda tkivnih uzoraka, omogućavajući tako precizno predviđanje aktivnosti gena s rezolucijom na razini gotovo pojedinačne stanice.

Napredak u analizi tkiva: iStar postavlja nove standarde
Metoda kojom iStar analizira tkiva odražava pristup patologa u proučavanju uzoraka, pojašnjava Mingyao Li. "Kao što patolog prvo identificira šire regije tkiva, a potom se usmjerava na detaljne stanične strukture, iStar na isti način pristupa obradi slika tkiva, kombinirajući opće s detaljnim."

Za provjeru efikasnosti alata, tim pod vodstvom profesorice Li testirao je iStar na raznovrsnim tipovima tkiva oboljelih od raka, uključujući rak dojke, prostate, bubrega i kolorektalni rak, te ih usporedio sa zdravim tkivima. U ovim testovima, iStar je uspješno automatski detektirao stanice tumora i raka koje su inače teško vidljive golim okom. Ova sposobnost alata može značajno povećati mogućnost kliničara da otkriju i dijagnosticiraju karcinome koji su inače teško uočljivi.

IStar se također ističe svojom brzinom u usporedbi s drugim sličnim AI alatima. Kada je testiran na skupu podataka o raku dojke, iStar je završio svoju analizu u samo devet minuta, dok je konkurentskom AI alatu trebalo preko 32 sata za sličnu analizu, čineći iStar 213 puta bržim. "Ova brzina omogućava primjenu iStara na velikom broju uzoraka, što je od ključne važnosti za obimne biomedicinske studije", naglašava Li.

Brzina iStara posebno dolazi do izražaja u 3D analizi, gdje se blok tkiva može sastojati od stotina ili tisuća serijski rezanih slojeva tkiva, te u biobankama koje sadrže tisuće ili milijune uzoraka. Tim se sada fokusira na proširenje primjene iStara u ovim područjima, s nadom da će to pomoći istraživačima da bolje razumiju mikrookruženje unutar tkiva, što bi moglo pružiti dodatne informacije za dijagnostiku i liječenje.

Istraživanje je financirano od strane Nacionalnog instituta za zdravlje (R01GM125301 i R01HG013185), što dodatno ističe njegovu važnost i utjecaj u medicinskoj zajednici.

Izvor: University of Pennsylvania