Tým výzkumníků z Lékařské fakulty Univerzity v Kolíně nad Rýnem a Fakultní nemocnice v Kolíně pod vedením Dr. Yuri Tolkacha a profesora Dr. Reinharda Büttnera vytvořil platformu digitální patologie založenou na umělé inteligenci. Tato platforma využívá nové algoritmy vyvinuté týmem a umožňuje plně automatizovanou analýzu tkáňových řezů pacientů s rakovinou plic.
Tato platforma dokáže analyzovat digitalizované vzorky tkáně na počítači a hledat plicní nádory rychleji a přesněji než dříve. V časopise Cell Reports Medicine byla publikována studie „Patologie rakoviny plic příští generace: vývoj a validace diagnostických a prognostických algoritmů“.
Rakovina plic je jedním z nejčastějších nádorů/rakovin u lidí a má velmi vysokou úmrtnost. O volbě léčby pacientů s rakovinou plic dnes rozhoduje patologické vyšetření. Patologové mohou také identifikovat molekulárně specifické genetické změny, aby určili personalizovanou terapii.
Během několika posledních let prošla patologie digitální transformací. V důsledku toho již nejsou potřeba mikroskopy. Typické řezy tkání jsou digitalizovány a poté analyzovány na obrazovce počítače.
Digitalizace je klíčová pro aplikaci pokročilých analytických metod založených na umělé inteligenci. Pomocí umělé inteligence lze extrahovat další informace o rakovině z patologických řezů tkání. Tato práce by nebyla možná bez technologie AI.
Dr. Yuri Tolkach z Ústavu obecné patologie a patologické anatomie při Univerzitní nemocnici v Kolíně nad Rýnem, který studii vedl, vysvětlil: „Také ukazujeme, jak lze tuto platformu využít k vývoji nových klinických nástrojů. Nové nástroje mohou nejen zlepšit kvalitu diagnostiky, ale také poskytnout nové typy informací o pacientově onemocnění, například jak pacient reaguje na léčbu.“
Aby se prokázala široká použitelnost platformy, výzkumný tým provede validační studii spolu s pěti patologickými ústavy v Německu, Rakousku a Japonsku.
Zdroj informací:
Patologie rakoviny plic nové generace: vývoj a validace diagnostických a prognostických algoritmů. [Cell Reports Medicine (2024)]. DOI: 10.1016/j.xcrm.2024.101697. www.cell.com/cell-reports-medi … 2666-3791(24)00418-X
