Investigadores han desarrollado una plataforma de inteligencia artificial para detectar una serie de enfermedades neurodegenerativas en muestras de tejido cerebral humano, entre ellas el Alzheimer y la encefalopatía traumática crónica, según un estudio realizado en la Facultad de Medicina Icahn de Mount Sinai y publicado en la revista médica Nature. Investigación de laboratorio. Su descubrimiento ayudará a los científicos a desarrollar biomarcadores y terapias específicos, lo que permitirá un diagnóstico más preciso de enfermedades cerebrales complejas y mejorará los resultados de los pacientes.
La acumulación de proteínas tau anormales en el cerebro en forma de ovillos neurofibrilares es una característica de la enfermedad de Alzheimer, pero también se acumula en otras enfermedades neurodegenerativas, como la encefalopatía traumática crónica y otras afecciones relacionadas con la edad. El diagnóstico preciso de las enfermedades neurodegenerativas es complicado y requiere un especialista altamente capacitado.
Los investigadores del Centro de Patología Computacional y de Sistemas del Monte Sinaí desarrollaron y utilizaron la Plataforma Informática Precisa para aplicar potentes enfoques de aprendizaje automático a portaobjetos microscópicos digitalizados preparados con muestras de tejido de pacientes con un espectro de enfermedades neurodegenerativas. Mediante el aprendizaje profundo, estas imágenes se utilizaron para crear una red neuronal convolucional capaz de identificar ovillos neurofibrilares con un alto grado de precisión directamente a partir de imágenes digitalizadas.
“El uso de la inteligencia artificial tiene un gran potencial para mejorar nuestra capacidad de detectar y cuantificar las enfermedades neurodegenerativas, lo que supone un gran avance con respecto a los métodos actuales, que requieren mucha mano de obra y son poco reproducibles”, afirmó el investigador principal, John Crary, doctor en Medicina y profesor de Patología y Neurociencia en la Facultad de Medicina Icahn de Mount Sinai. “En última instancia, este proyecto conducirá a un diagnóstico más eficiente y preciso de las enfermedades neurodegenerativas”.”
Este es el primer marco disponible para evaluar algoritmos de aprendizaje profundo utilizando datos de imágenes a gran escala en neuropatología. La Plataforma Informática Precisa permite la gestión de datos, la exploración visual, el contorneado de objetos, la revisión por parte de múltiples usuarios y la evaluación de los resultados de los algoritmos de aprendizaje profundo.
Los investigadores del Centro de Patología Computacional y de Sistemas del Monte Sinaí han utilizado técnicas avanzadas de informática y matemáticas, junto con tecnología microscópica de vanguardia, visión computacional e inteligencia artificial, para clasificar con mayor precisión una amplia gama de enfermedades.
“Mount Sinai es el departamento académico de patología más grande del país y procesa más de 80 millones de pruebas al año, lo que ofrece a los investigadores acceso a un amplio conjunto de datos que pueden utilizarse para mejorar las pruebas y los diagnósticos, lo que en última instancia conduce a mejores diagnósticos y resultados para los pacientes”, afirmó el autor Carlos Cordon-Cardo, doctor en Medicina, doctor en Filosofía, presidente del Departamento de Patología del Mount Sinai Health System y profesor de Patología, Genética y Ciencias Genómicas, y Ciencias Oncológicas de la Facultad de Medicina Icahn.
Fuente: dddmag.com