Primera plataforma de microscopía inteligente habilitada por IA mejora la precisión en diagnóstico del cáncer

En la actualidad, los desarrolladores de fármacos y los profesionales de la salud dependen de metodologías anticuadas para abordar tareas cada vez más complejas, como el diagnóstico de enfermedades, la cuantificación de biomarcadores y la predicción de respuestas a tratamientos innovadores. Varias empresas han intentado modernizar el enfoque mediante la digitalización de muestras y la adición de más marcadores a un solo portaobjetos, pero todavía se enfrentan a los desafíos de analizar menos del 1 % de las muestras de tejido y la incapacidad de visualizar estructuras complejas y distribuciones intercelulares en tres dimensiones. Ahora, una innovadora plataforma de biología espacial en 3D puede digitalizar rápidamente muestras completos de tejido sin causar ningún daño. La plataforma también proporciona análisis cuantitativo impulsado por IA para responder a consultas cruciales de médicos y desarrolladores de fármacos con mayor precisión y certeza.

Alpenglow Biosciences (Seattle, WA, EUA) está utilizando su plataforma patentada 3Di de resolución múltiple para biología espacial 3D para desarrollar microscopía inteligente habilitada con inteligencia artificial (IA). Alpenglow, en colaboración con CorePlus (Ponce, Puerto Rico), utilizará IA y biología espacial 3D para avanzar la patología de 2D cualitativa a 3D cuantitativa. Las imágenes en 3D generan significativamente más datos que los métodos tradicionales basados en portaobjetos al digitalizar muestras de biopsia completas en lugar de un solo corte. Los algoritmos de inteligencia artificial y aprendizaje automático desempeñan un papel vital en la cuantificación de biomarcadores clave y la identificación de áreas que requieren una revisión de patología más profunda. El objetivo es automatizar la selección de regiones de tejido que requieren un mayor escrutinio, lo que eventualmente podría ser fundamental en el diagnóstico o la predicción de respuestas a nuevas terapias.

Alpenglow está avanzando en su plataforma de microscopía inteligente, que emplea su microscopio de hoja de luz abierta de resolución múltiple. Actualmente, el proceso de selección de áreas de interés es manual y debe realizarse posterior al procesamiento de datos. Alpenglow planea diseñar soluciones para el procesamiento rápido de grandes conjuntos de datos de microscopía, que pueden ser de un terabyte o más de tamaño, y ubicar áreas de interés en volúmenes extensos utilizando IA para imágenes de resolución submicrónica más alta y análisis cuantitativo adicional. Como parte de la colaboración, CorePlus anotará imágenes de biopsias de próstata en 3D para entrenar modelos de IA para reconocer estructuras de tejido críticas, incluidas células cancerosas, células inmunitarias y vasos.

Para desarrollar la tecnología de imágenes impulsada por IA de próxima generación, Alpenglow está integrando NVIDIA Holoscan, una plataforma líder para construir dispositivos médicos que facilitan la computación de vanguardia de IA en 3Di. Además, Alpenglow utilizará NVIDIA IGX, una sólida plataforma de hardware de IA de vanguardia, para funcionar junto con 3Di. Como participante en el programa NVIDIA Inception para empresas emergentes innovadoras, Alpenglow está colaborando estrechamente con el equipo de atención médica de NVIDIA para aprovechar su línea de procesamiento de imágenes acelerado por GPU y acelerar el procesamiento de imágenes en conjuntos de datos a escala de terabytes para permitir la detección automatizada de regiones de interés. Alpenglow tiene como objetivo acelerar los flujos de trabajo de patología tradicionales, que pueden llevar de días a semanas, y brindar resultados en solo unas horas utilizando toda la muestra de tejido.

“El futuro de la patología es 3D”, dijo el Dr. Nicholas Reder, MD, MPH y director ejecutivo de Alpenglow Biosciences. “Alpenglow está preparada para romper el paradigma anticuado de la diapositiva de vidrio de la patología y marcar el comienzo de la biología espacial en 3D”.

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