L'équipe de recherche de l'Université de Hong Kong (HKU) a récemment réalisé des progrès dans le domaine de la technologie médicale. La technologie innovante, dirigée par le professeur Qi Kevin de la School of Engineering, vise à réaliser une analyse précise d'une seule cellule sans techniques d'étiquetage traditionnelles grâce à une approche générative de l'intelligence artificielle, améliorant ainsi considérablement l'efficacité et la précision du diagnostic du cancer.
La technologie Cytomad a démontré des performances exceptionnelles dans les tests collaboratifs à l'école de médecine de l'Université de Hong Kong Li Ka et à l'hôpital Mary, en particulier dans l'évaluation des patients atteints de cancer du poumon. En corrigeant automatiquement les incohérences dans le processus d'imagerie, cette technologie améliore non seulement la clarté de l'image, mais extrait également des informations clés difficiles à détecter dans le passé, fournissant un support de données plus fiable pour les décisions médicales.
Les méthodes d'imagerie cellulaire traditionnelles nécessitent généralement une coloration et un marquage d'échantillons de cellules, un processus qui prend du temps et lourd. Cytomad a complètement changé cette situation, éliminant ces étapes fastidieuses, simplifiant le processus de préparation des échantillons et accélérant considérablement le processus de diagnostic. Le modèle AI peut transformer les images de champ brillantes standard en représentations plus détaillées, révélant des propriétés cellulaires qui sont généralement difficiles à analyser.
Actuellement, de nombreuses techniques d'imagerie cellulaire reposent sur des processus lents et coûteux, ce qui peut retarder les décisions de traitement critiques. En revanche, Cytomad fournit une alternative sans étiquette qui non seulement réduit les coûts mais maintient également un degré élevé de précision. En tirant parti de l'IA générative, le système convertit les images à faible contraste à faible contraste en visualisations plus informatives, analysant profondément la morphologie cellulaire sans coloration chimique.
Un autre défi dans l'imagerie cellulaire est la variation introduite par les différences entre la configuration de l'appareil et les protocoles d'imagerie, à savoir «l'effet de lot». Cette incohérence peut entraver une interprétation précise de la biologie. De nombreuses solutions d'apprentissage automatique existantes reposent sur des hypothèses de données prédéfinies, limitant leur adaptabilité. Cytomad, cependant, ne nécessite pas de limitations de données prédéfinies, permettant un traitement plus objectif et généralisé de l'analyse d'image cellulaire.
L'avantage du système Cytomad est sa technologie d'imagerie optique à ultra-haute vitesse, qui peut capturer des millions d'images cellulaires chaque jour. Cette capacité à haut débit accélère la formation, l'optimisation et la mise en œuvre des modèles d'IA. L'équipe de recherche espère utiliser cette technologie pour améliorer davantage les solutions d'imagerie biomédicale dirigée par l'IA. La capacité de traiter rapidement de grandes quantités de données cellulaires fait de Cytomad un outil puissant dans les applications cliniques et la recherche médicale.
En plus du diagnostic du cancer du poumon, le cytomad peut également accélérer la découverte de médicaments et réduire le temps nécessaire pour le processus de dépistage. La combinaison d'une imagerie efficace et d'une analyse dirigée par l'IA fournit une alternative plus efficace aux méthodes traditionnelles. L'évaluation rapide des réponses cellulaires aux traitements devrait améliorer le calendrier du développement de médicaments et ainsi apporter une valeur à la recherche pharmaceutique.
À long terme, l'équipe de recherche espère étendre l'application de Cytomad au domaine médical prédictif, prévoyant de former des modèles pour détecter les premiers signes de cancer et d'autres maladies. Les développements futurs peuvent se concentrer sur l'intégration du système dans la pratique clinique pour permettre la surveillance des patients en temps réel et la planification des traitements personnalisés. L'IA peut analyser des données massives et capturer des changements cellulaires subtils, ce qui peut améliorer la capacité de détecter les maladies précoces et ainsi d'améliorer l'effet de traitement des patients.
Pour gérer l'étude, l'équipe cherche un soutien financier pour suivre les patients atteints de cancer du poumon dans un essai clinique de trois ans pour suivre les résultats en utilisant l'imagerie améliorée par l'IA. Cette recherche devrait favoriser l'application plus large de l'IA dans le diagnostic médical et améliorer l'efficacité et l'évolutivité des solutions médicales.
Document: https://advanced.onlinelibrary.wiley.com/doi/full/10.1002/advs.202307591
Points clés:
** L'équipe de recherche a développé Cytomad, un nouvel outil d'imagerie basé sur l'IA qui peut améliorer la précision et la vitesse du diagnostic du cancer. **
** Cytomad simplifie le processus de diagnostic par la correction et l'analyse automatique de l'image. **
** Cette technologie convient non seulement à la détection du cancer du poumon, mais accélère également la découverte de médicaments et devrait être appliquée à un domaine médical prédictif plus large à l'avenir. **