Ny AI -plattform oppdager nevrodegenerative sykdommer i hjernevevsprøver

Forskere har utviklet en kunstig intelligens -plattform for å oppdage en rekke nevrodegenerative sykdommer i humane vevsprøver fra mennesker, inkludert Alzheimers sykdom og kronisk traumatisk encefalopati, ifølge en studie utført ved Icahn School of Medicine på Mount Sinai og publisert i Nature medical journal Laboratorieundersøkelse . Oppdagelsen deres vil hjelpe forskere med å utvikle målrettede biomarkører og terapier, resulterer i en mer nøyaktig diagnose av komplekse hjernesykdommer som forbedrer pasientens utfall.

Oppbyggingen av unormale tau -proteiner i hjernen i nevrofibrillære floker er et trekk ved Alzheimers sykdom, men det akkumuleres også i andre nevrodegenerative sykdommer, som kronisk traumatisk encefalopati og ytterligere aldersrelaterte tilstander. Nøyaktig diagnose av nevrodegenerative sykdommer er utfordrende og krever en høyt utdannet spesialist.

Forskere ved Center for Computational and Systems Pathology ved Sinai -fjellet utviklet og brukte Precise Informatics Platform for å anvende kraftige maskinlæringsmetoder for digitaliserte mikroskopiske lysbilder som ble tilberedt ved hjelp av vevsprøver fra pasienter med et spekter av nevrodegenerative sykdommer. Bruke dyp læring, disse bildene ble brukt til å lage et konvolusjonsnervalt nettverk som er i stand til å identifisere nevrofibrillære floker med høy grad av nøyaktighet direkte fra digitaliserte bilder.

"Å bruke kunstig intelligens har et stort potensial for å forbedre vår evne til å oppdage og kvantifisere nevrodegenerative sykdommer, representerer et stort fremskritt i forhold til eksisterende arbeidskrevende og dårlig reproduserbare tilnærminger, "sa hovedetterforsker John Crary, MD, PhD, Professor i patologi og nevrovitenskap ved Icahn School of Medicine på Mount Sinai. "Til syvende og sist, dette prosjektet vil føre til mer effektiv og nøyaktig diagnose av nevrodegenerative sykdommer. "

Dette er det første rammeverket som er tilgjengelig for evaluering av dype læringsalgoritmer ved bruk av store bildedata i nevropatologi. Precise Informatics Platform gir mulighet for datahåndtering, visuell utforskning, objektoppsummering, flerbrukeranmeldelse, og evaluering av algoritmer for dyp læring.

Forskere ved Center for Computational and Systems Pathology på Mount Sinai har brukt avansert informatikk og matematiske teknikker kombinert med banebrytende mikroskopteknologi, datamaskin syn, og kunstig intelligens for mer nøyaktig å klassifisere et bredt spekter av sykdommer.

"Mount Sinai er den største akademiske patologiavdelingen i landet og behandler mer enn 80 millioner tester i året, som gir forskere tilgang til et bredt sett med data som kan brukes til å forbedre testing og diagnostikk, til slutt fører til bedre diagnose og pasientresultater, "sa forfatteren Carlos Cordon-Cardo, MD, PhD, Leder for patologisk institutt ved Mount Sinai Health System og professor i patologi, Genetikk og genomisk vitenskap, og onkologiske vitenskaper ved Icahn School of Medicine.

• Forskere identifiserer den første genetiske defekten knyttet til galdeatresi
• Forskning viser tilstedeværelse av sopp og sopp i morsmelk hos friske mødre