Astronomie les algorithmes aident à diagnostiquer des tumeurs agressives


Astronomie les algorithmes aident à diagnostiquer des tumeurs agressives

Dans un exemple remarquable de travail d'équipe interdisciplinaire, les astronomes aident les chercheurs en cancérologie à utiliser des algorithmes d'étoiles informatisés développés pour repérer des galaxies éloignées pour identifier les biomarqueurs dans les tumeurs afin de déterminer leur agressivité.

Les équipes, de Cancer Research UK Cambridge Institute et du Département d'Oncologie et de l'Institut d'Astronomie de l'Université de Cambridge au Royaume-Uni, décrivent comment elles ont adapté les algorithmes d'analyse d'image des astronomes et les ont testés sur 2 000 tumeurs mammaires dans une étude publiée En ligne le 19 février British Journal of Cancer .

La méthode actuelle d'analyse de l'agressivité tumorale repose sur des pathologistes qualifiés qui recherchent des microscopes afin de détecter des différences subtiles dans la coloration des échantillons de tumeurs. Une approche informatisée pourrait accélérer ce processus de façon significative.

Chevauchement naturel en techniques d'analyse d'images d'astronomie et de cancer

Les algorithmes d'analyse d'image des astronomes ont d'abord été développés pour les aider à choisir automatiquement des objets indistincts dans le ciel nocturne. À la fois, c'était aussi un exercice manuel laborieux, réalisé avec l'aide de puissants télescopes.

Les techniques ne sont pas différentes de celles utilisées dans l'immunohistochimie (IHC), où les pathologistes regardent les microscopes pour choisir des différences subtiles dans la coloration des cellules tumorales pour distinguer différentes protéines.

L'auteur principal Dr Raza Ali, un membre de la pathologie du Cancer Research UK Cambridge Institute, déclare dans un communiqué:

"Nous avons exploité le chevauchement naturel entre les techniques utilisées par les astronomes pour analyser les images du ciel profond des plus grands télescopes et la nécessité de repérer les différences subtiles dans la coloration des échantillons de tumeurs au microscope".

Le co-auteur Nicholas Walton, de l'Institut d'astronomie de Cambridge, déclare:

"Il est formidable que notre logiciel d'analyse d'image, développé à l'origine pour aider, par exemple, à repérer les planètes abritant la vie en dehors de notre système solaire, soit maintenant utilisé pour améliorer les perspectives des patients atteints de cancer, beaucoup plus près de chez eux".

Testé sur trois biomarqueurs de cancer du sein

Pour tester les algorithmes adaptés, les chercheurs les ont utilisés pour évaluer les niveaux de trois protéines (ER, BCL2 et HER2) qui sont des biomarqueurs connus pour le cancer agressif, dans les échantillons de plus de 2 000 patients atteints de cancer du sein.

Chaque échantillon a subi deux évaluations: l'une utilisant l'analyse d'image manuelle avec des pathologistes en regardant les microscopes et l'autre où un ordinateur, équipé des algorithmes adaptés, a analysé les images automatiquement.

Lorsqu'ils ont comparé les résultats, les équipes ont trouvé que l'ordinateur était aussi précis que le système manuel:

"Les scores automatisés ont montré une excellente concordance avec les scores manuels pour l'affectation non surveillée des cas à des catégories" positives "ou" négatives "avec des taux d'accord allant jusqu'à 96%", écrivent les auteurs.

De plus, l'avantage supplémentaire est que le système informatisé était beaucoup plus rapide.

"Les résultats ont été encore meilleurs que nous l'avions espéré", a déclaré Ali, "avec notre nouvelle approche automatisée fonctionnant avec une précision comparable à la tâche longue de marquer les images manuellement, après seulement des ajustements relativement mineurs à la formule".

L'étape suivante

Les chercheurs ont maintenant l'intention de faire une étude internationale beaucoup plus vaste en utilisant des échantillons provenant de plus de 20 000 patients atteints de cancer du sein. Cela aidera à affiner la nouvelle approche.

L'auteur principal Carlos Caldas, un professeur qui est également au Cancer Research UK Cambridge Institute, déclare:

"Les techniques modernes nous donnent certains des premiers aperçus sur les gènes clés et les protéines importantes pour prédire le succès ou l'échec de différents traitements contre le cancer. Mais avant que ceux-ci ne puissent être appliqués dans la clinique, leur utilité doit être vérifiée en des centaines ou parfois des milliers Des échantillons de tumeurs ".

Caldas dit que les nouvelles méthodes les aident à analyser jusqu'à 4 000 images par jour.

En janvier, des chercheurs de l'Université d'Oslo en Norvège ont rapporté une nouvelle étude qui a révélé une mammographie en 3D (tomosynthèse), utilisée en conjonction avec l'imagerie traditionnelle, une détection accrue du cancer du sein invasif de 27%.

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