Evaluación automatizada de la calidad de imagen de la patología

El análisis de muestras de tejido para el diagnóstico y tratamiento del cáncer todavía se realiza en gran medida bajo el microscopio óptico. Pero los investigadores ahora están desarrollando tecnologías para acelerar y, en última instancia, mejorar la precisión de dichos diagnósticos a través de la digitalización y el análisis asistido por computadora de imágenes de biopsias de tejidos. Estas nuevas tecnologías se basan en gran medida en herramientas de inteligencia artificial (IA), que requieren el desarrollo y el «entrenamiento» de algoritmos de IA en grandes conjuntos de datos de imágenes de diapositivas completas (WSI) digitalizadas vinculadas a datos de resultados clínicos. Pero las imágenes recopiladas de múltiples laboratorios de diagnóstico pueden variar drásticamente en su calidad, lo que a su vez puede comprometer el entrenamiento y el rendimiento posterior de los algoritmos de IA.

Una nueva publicación en Informes científicos dirigido por Jens Rittscher de Ludwig Oxford y su colega de Oxford Maryam Haghighat describe una herramienta de inteligencia artificial llamada PathProfiler que automatiza el control de calidad de grandes conjuntos de datos de imágenes patológicas retrospectivas para aumentar su usabilidad en la investigación posterior.

Rittscher y sus colegas de Oxford desarrollaron PathProfiler utilizando imágenes patológicas retrospectivas de la cohorte de cáncer de próstata ProMPT (Prostate Cancer Mechanisms of Progression and Treatment). Su herramienta de IA automatiza la evaluación de la calidad de las imágenes patológicas e identifica una gama de posibles artefactos de imagen. También asigna una puntuación de usabilidad a cada WSI, lo que ayudará a guiar si una imagen se puede incluir en el conjunto de datos de entrenamiento de IA. Las puntuaciones generadas por el algoritmo de IA y las asignadas por tres patólogos expertos estuvieron altamente correlacionadas (0,89).

Para seguir probando PathProfiler, el equipo evaluó las cohortes de cáncer de próstata y colorrectal FOCUS del Atlas del Genoma del Cáncer. Además de proporcionar una puntuación de calidad e identificar artefactos que afectan la calidad en los WSI, PathProfiler también pudo predecir qué imágenes podrían mejorarse, por ejemplo, volviendo a escanear o teñir. Esta predicción es de particular relevancia para la usabilidad de muestras de cohortes retrospectivas altamente seleccionadas, como las que se usan en la investigación del cáncer de próstata.

Él Software PathProfiler está disponible al público para que otros grupos puedan utilizarlo para su propia investigación y contribuir a su desarrollo posterior. El equipo ahora planea optimizar aún más el modelo utilizando otros tipos de tejidos y cohortes, y evaluar el rendimiento y la utilidad de la herramienta dentro de una tubería digital de patología clínica.