La nuova piattaforma AI rileva le malattie neurodegenerative nei campioni di tessuto cerebrale

I ricercatori hanno sviluppato una piattaforma di intelligenza artificiale per rilevare una serie di malattie neurodegenerative in campioni di tessuto cerebrale umano, compreso il morbo di Alzheimer e l'encefalopatia traumatica cronica, secondo uno studio condotto presso la Icahn School of Medicine del Monte Sinai e pubblicato sulla rivista medica Nature Indagine di laboratorio . La loro scoperta aiuterà gli scienziati a sviluppare biomarcatori e terapie mirate, con conseguente diagnosi più accurata di malattie cerebrali complesse che migliorano gli esiti dei pazienti.

L'accumulo di proteine ​​tau anormali nel cervello nei grovigli neurofibrillari è una caratteristica del morbo di Alzheimer, ma si accumula anche in altre malattie neurodegenerative, come l'encefalopatia traumatica cronica e ulteriori condizioni legate all'età. La diagnosi accurata delle malattie neurodegenerative è impegnativa e richiede uno specialista altamente qualificato.

I ricercatori del Center for Computational and Systems Pathology del Monte Sinai hanno sviluppato e utilizzato la Precise Informatics Platform per applicare potenti approcci di apprendimento automatico a vetrini microscopici digitalizzati preparati utilizzando campioni di tessuto di pazienti con uno spettro di malattie neurodegenerative. Applicare l'apprendimento profondo, queste immagini sono state utilizzate per creare una rete neurale convoluzionale in grado di identificare i grovigli neurofibrillari con un alto grado di accuratezza direttamente dalle immagini digitalizzate.

"L'utilizzo dell'intelligenza artificiale ha un grande potenziale per migliorare la nostra capacità di rilevare e quantificare le malattie neurodegenerative, rappresentando un importante progresso rispetto agli attuali approcci ad alta intensità di lavoro e scarsamente riproducibili, " ha detto il capo investigatore John Crary, dottore, dottorato di ricerca, Professore di Patologia e Neuroscienze presso la Icahn School of Medicine del Monte Sinai. "In definitiva, questo progetto porterà a una diagnosi più efficiente e accurata delle malattie neurodegenerative".

Questo è il primo framework disponibile per valutare algoritmi di deep learning utilizzando dati di immagine su larga scala in neuropatologia. La Precise Informatics Platform consente la gestione dei dati, esplorazione visiva, descrizione dell'oggetto, recensione multiutente, e valutazione dei risultati dell'algoritmo di deep learning.

I ricercatori del Center for Computational and Systems Pathology del Monte Sinai hanno utilizzato l'informatica avanzata e tecniche matematiche abbinate a una tecnologia microscopica all'avanguardia, visione computerizzata, e l'intelligenza artificiale per classificare più accuratamente una vasta gamma di malattie.

"Il Monte Sinai è il più grande dipartimento di patologia accademica del paese ed esegue più di 80 milioni di test all'anno, che offre ai ricercatori l'accesso a un'ampia serie di dati che possono essere utilizzati per migliorare i test e la diagnostica, in definitiva portando a una migliore diagnosi e risultati per i pazienti, " ha detto l'autore Carlos Cordon-Cardo, dottore, dottorato di ricerca, Presidente del Dipartimento di Patologia del Sistema Sanitario del Monte Sinai e Professore di Patologia, Scienze genetiche e genomiche, e Scienze Oncologiche presso la Icahn School of Medicine.

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