El equipo de investigación de la Universidad de Hong Kong (HKU) ha avanzado en el campo de la tecnología médica recientemente, han desarrollado con éxito una herramienta de imagen avanzada basada en la inteligencia artificial, llamada "morfología celular contra la destilación" (Cytomad). La tecnología innovadora, dirigida por el profesor Qi Kevin de la Escuela de Ingeniería, tiene como objetivo lograr un análisis preciso de células individuales sin técnicas de etiquetado tradicional a través de un enfoque generativo de inteligencia artificial, mejorando significativamente la eficiencia y la precisión del diagnóstico del cáncer.
Cytomad Technology ha demostrado un rendimiento sobresaliente en pruebas de colaboración en la Facultad de Medicina de la Universidad de Hong Kong Li Ka-Shing y el Hospital Mary, especialmente en la evaluación de pacientes con cáncer de pulmón. Al corregir automáticamente las inconsistencias en el proceso de imagen, esta tecnología no solo mejora la claridad de la imagen, sino que también extrae información clave que es difícil de detectar en el pasado, proporcionando un soporte de datos más confiable para las decisiones médicas.
Los métodos tradicionales de imagen celular generalmente requieren tinción y etiquetado de muestras de células, un proceso que requiere mucho tiempo y engorroso. Cytomad cambió por completo esta situación, eliminando estos tediosos pasos, simplificando el proceso de preparación de la muestra y acelerando en gran medida el proceso de diagnóstico. El modelo de IA puede transformar las imágenes de campo brillante estándar en representaciones más detalladas, revelando propiedades celulares que generalmente son difíciles de analizar esta transformación se logra entrenando algoritmos de IA generativos y puede extraer propiedades mecánicas y moleculares.
Actualmente, muchas técnicas de imagen celular se basan en procesos lentos y costosos, lo que puede retrasar las decisiones críticas de tratamiento. En contraste, Cytomad proporciona una alternativa sin etiquetas que no solo reduce los costos, sino que también mantiene un alto grado de precisión. Al aprovechar la IA generativa, el sistema convierte imágenes de campo brillante de bajo contraste en visualizaciones más informativas, analizando profundamente la morfología celular sin tinción química.
Otro desafío en las imágenes celulares es la variación introducida por las diferencias entre la configuración del dispositivo y los protocolos de imagen, a saber, el "efecto por lotes". Esta inconsistencia puede obstaculizar la interpretación precisa de la biología. Muchas soluciones de aprendizaje automático existentes se basan en supuestos de datos predefinidos, lo que limita su adaptabilidad. Cytomad, sin embargo, no requiere limitaciones de datos predefinidas, lo que permite un procesamiento más objetivo y generalizado del análisis de imágenes celulares.
La ventaja del sistema Cytomad es su tecnología de imagen óptica de ultra alta velocidad, que puede capturar millones de imágenes celulares todos los días. Esta capacidad de alto rendimiento acelera la capacitación, optimización e implementación de modelos de IA. El equipo de investigación espera utilizar esta tecnología para mejorar aún más las soluciones de imágenes biomédicas impulsadas por la IA. La capacidad de procesar rápidamente grandes cantidades de datos celulares hace que Cytomad sea una herramienta poderosa en aplicaciones clínicas e investigación médica.
Además del diagnóstico de cáncer de pulmón, Cytomad también puede acelerar el descubrimiento de fármacos y reducir el tiempo requerido para el proceso de detección. La combinación de imágenes eficientes y análisis impulsado por IA proporciona una alternativa más eficiente a los métodos tradicionales. Se espera que la evaluación rápida de las respuestas celulares a los tratamientos mejore la línea de tiempo del desarrollo de fármacos y, por lo tanto, aportes valor a la investigación farmacéutica.
A la larga, el equipo de investigación espera extender la aplicación de Cytomad al campo médico predictivo, planeando capacitar modelos para detectar signos tempranos de cáncer y otras enfermedades. Los desarrollos futuros pueden centrarse en integrar el sistema en la práctica clínica para permitir el monitoreo de pacientes en tiempo real y la planificación personalizada del tratamiento. La IA puede analizar datos masivos y capturar cambios celulares sutiles, lo que puede mejorar la capacidad de detectar enfermedades tempranas y así mejorar el efecto del tratamiento de los pacientes.
Para impulsar el estudio, el equipo busca apoyo financiero para rastrear a los pacientes con cáncer de pulmón en un ensayo clínico de tres años para rastrear los resultados utilizando imágenes mejoradas con AI. Se espera que esta investigación promueva la aplicación más amplia de IA en el diagnóstico médico y mejore la eficiencia y la escalabilidad de las soluciones médicas.
Documento: https://advanced.onlinelibrary.wiley.com/doi/full/10.1002/advs.202307591
Puntos clave:
** El equipo de investigación ha desarrollado Cytomad, una nueva herramienta de imagen impulsada por la IA que puede mejorar la precisión y la velocidad del diagnóstico de cáncer. **
** Cytomad simplifica el proceso de diagnóstico a través de la corrección y el análisis automáticos de imágenes. **
** Esta tecnología no solo es adecuada para la detección del cáncer de pulmón, sino que también acelera el descubrimiento de fármacos y se espera que se aplique a un campo médico predictivo más amplio en el futuro. **