Технологии могут помочь выявить красные флажки, недоступные людям
Статья через LabRoots
Клетки крови происходят из предшественников стволовых клеток в костном мозге, дифференцируясь в ряд специализированных типов клеток. В случае генетического заболевания, миелодиспластического синдрома, или МДС, эти клетки крови не формируются должным образом, вызывая неконтролируемое кровотечение, частые инфекции и затрудненное дыхание. Кроме того, МДС повышает риск развития лейкемии.
Ранние предупреждающие признаки МДС часто сложно обнаружить. Многие пациенты обращаются либо без симптомов, либо с очень незначительными симптомами. Состояние возникает из-за нарушения естественного развития клеток крови. Более пристальный взгляд на образцы крови пациентов с МДС показывает гораздо больше незрелых или дефектных клеток крови, чем здоровых, функциональных. Со временем это приводит к физиологическим проблемам, таким как анемия, лейкопения и неэффективное свертывание крови.
Однако подтверждение диагноза МДС остается серьезной клинической проблемой. Врачи обычно берут образцы клеток костного мозга и проводят ряд генетических тестов, чтобы получить представление. Теперь инновационная платформа, использующая возможности машинного обучения, может увидеть новый рассвет в диагностических технологиях MDS.
Исследователи из Хельсинкского университета впервые получили образцы тканей костного мозга от пациентов с МДС. Клетки в этих тканевых слоях были помечены и сфотографированы под микроскопом. Полученные цифровые изображения затем вводились в вычислительную модель, чтобы «научить» алгоритм находить диагностические подсказки, указывающие на MDS.
В исследовании, опубликованном в рецензируемом журнале Открытие рака крови, описывается, как система машинного обучения определяет аберрантные клетки в образце. Наличие большого количества необычно выглядящих клеток указывает на более высокую вероятность МДС.
Концепция использования компьютеров для поддержки диагностических решений не нова. Однако в реальном мире технологии изо всех сил пытались разобраться в очень сложных биологических данных, таких как изображения человеческих тканей. Исследователи преодолели это препятствие, разработав метод, позволяющий делать выводы о клетках костного мозга среди других клеток и тканевых структур.
«Исследование подтверждает, что компьютерный анализ помогает идентифицировать особенности, которые ускользают от человеческого глаза», - сказал Сату Мустйоки, ведущий исследователь исследования. «Более того, анализ данных помогает собрать количественные данные о клеточных изменениях и их значении для прогноза пациента».
Мустйоки и его коллеги видят много преимуществ в своей новой платформе: она быстрее, точнее и имеет гораздо более высокую пропускную способность, чем традиционные методы. Эти шаги вперед также вписываются в более широкую направленность отрасли на полную оцифровку медицинской науки. В конечном итоге это приводит к более раннему вмешательству и лучшим результатам для пациентов с МДС.
Первоначально опубликовано на LabRoots 26 октября 2021 г., 5:00 по тихоокеанскому времени
