Într-un exemplu remarcabil de muncă interdisciplinară, astronomii îi ajută pe cercetătorii din domeniul cancerului să adapteze algoritmii automatizaţi de analiză ai cerului (dezvoltaţi pentru a identifica galaxiile distante), pentru a fi utilizaţi în vederea descoperii bio-markerilor din tumori. Acest procedeu va face posibilă determinarea gradului de agresivitate al tumorilor canceroase, relatează Medicalnewstoday.com.
Echipele, de la Institutul Cambridge de Cercetare a Cancerului şi de la Departamentul de Oncologie, împreună cu Institutul de Astronomie de la Universitatea Cambridge din Marea Britanie, au prezentat, într-un studiu publicat pe 19 februarie 2013, modul în care au adaptat algoritmii de analiză imagistică ai astronomilor şi i-au testat pe 2000 de tumori mamare.
În prezent, analiza agresivităţii tumorilor este făcută de medici specialişti patologi, care privesc prin lentilele microscopului pentru a identifica diferenţele subtile în coloraţia mostrelor tumorale. O abordare automatizată ar putea grăbi semnificativ acest proces.
Suprapunerea naturală a astronomiei cu tehnicile de analiză imagistică a agresivităţii cancerului
Algoritmii de analiză imagistică din astronomie sunt dezvoltaţi pentru a-i ajuta pe astronomi să identifice în mod automat obiectele neclare de pe cerul nopţii. În trecut, această activitate presupunea un exerciţiu manual complicat, realizat cu ajutorul unor telescoape puternice.
Tehnicile nu sunt foarte diferite de cele utilizate în imunohistochimie (IHC), unde patologii caută la microscop diferenţele subtile din coloraţia celulelor tumorale, pentru a distinge diferite proteine.
Autorul principal al studiului, doctorul Raza Ali, un patolog de la Institutul Cambridge de Cercetare a Cancerului din Marea Britanie, a spus într-o declaraţie oficială:
“Tehnicile pe care le folosesc astronomii pentru a analiza imaginile îndepărtate ale universului, obţinute de la cele mai mari telescoape de pe planeta noastră, pot veni în întâmpinarea nevoii de a identifica diferenţele subtile din coloraţia mostrelor tumorale prin microscop.”
Co-autorul Nicholas Walton, de la Institutul Cambridge de Astronomie a adăugat: “Este minunat că programul nostru de analiză imagistică – dezvoltat pentru a identifica planete din afara sistemului nostru solar, care găzduiesc forme de viaţă – este acum folosit şi pentru a îmbunătăţi perspectivele bolnavilor de cancer.”
Tehnica testată pe trei bio-markeri ai cancerului mamar
Într-unul din primele teste, oamenii de ştiinţa au utilizat algoritmii adaptaţi pentru a evalua nivelurile a trei proteine (ER, BCL2 şi HER2), care sunt biomarkeri cunoscuţi ai cancerului agresiv, în mostrele prelevate de la peste 2000 de paciente care sufereau de cancer mamar.
Fiecare mostră a trecut prin două evaluări: una realizată prin analiza imagistică manuală, în care patologii priveau prin lentilele microscopului, iar cea de-a doua prin analiza automată a imaginilor, în care un calculator era echipat cu algoritmii astronomici adaptaţi în vederea identificării agresivităţii tumorilor. Atunci când au comparat rezultatele, echipele au descoperit că rezultatele obţinute de calculator erau la fel de precise ca şi cele enunţate prin sistemul manual.
“Punctajele automate au prezentat o concordanţă excelentă cu punctajele obţinute prin tehnica manuală pentru catalogarea nesupravegheată a cazurilor în categorii «pozitive» sau «negative», cu o rată a preciziei de până la 96%”, au scris autorii.
În plus, avantajul suplimentar este acela că sistemul computerizat a fost mult mai rapid.
“Rezultatele au fost şi mai bune decât speram”, a spus Ali, “iar noua noastră abordare automată a obţinut o precizie comparabilă cu tehnica manuală consumatoare de timp, după doar o reglare relativ minoră a formulei”.
Următorul pas
Cercetătorii vor acum să facă un studiu internaţional, la o scară mult mai mare, folosind mostre de la cel puţin 20.000 de paciente care suferă de cancer mamar. Acest lucru va ajuta la îmbunătăţirea noii abordări.
Carlos Caldas, un profesor de la Institutul Cambridge, spune: “Tehnicile moderne ne furnizează primele idei şi perspective referitoare la genele şi proteinele esenţiale în prezicerea succesului sau eşecului unor tratamente diferite de cancer. Însă, înainte ca acestea să fie aplicate în clinică, utilitatea lor trebuie verificată în sute sau chiar mii de mostre tumorale.” Caldas spune că noua metodă îi ajută deja să analizeze până la 4000 de imagini pe zi.
Niciun comentariu până acum