Os bioengenheiros financiados pelo NIBIB da Universidade de Illinois combinaram microscopia padra£o, luz infravermelha e inteligaªncia artificial (AI) para montar bia³psias digitais que identificam caracteri­sticas moleculares importantes de amostras de bia³psia de câncer sem corantes ou ra³tulos.

O padrãopara bia³psias de câncer étratar o tecido a ser testado com soluções de coloração que revelam detalhes celulares que ajudam um patologista a identificar se uma amostra écancera­gena e, em caso afirmativo, dar uma ideia da gravidade do ca¢ncer. A fixação e a coloração do tecido podem levar várias horas e, embora os patologistas sejam muito habilidosos, faz um diagnóstico com base no tamanho e formato das células; aprimorada pelo processo de coloração; pode diferir entre os indiva­duos.

Em um esfora§o para obter informações mais rápidas, abrangentes e objetivas de amostras de bia³psia, os bioengenheiros da Universidade de Illinois construa­ram um microsca³pio exclusivo que combina a microscopia de luz visível padrãocom a luz infravermelha. A pesquisa éliderada por Rohit Bhargava, Ph.D., professor de bioengenharia e diretor fundador do Cancer Center em Illinois. A equipe estãousando o aprendizado de ma¡quina, um tipo de IA, para processar os sinais do microsca³pio ha­brido para criar imagens exclusivas de amostras de câncer que carregam muito mais informações do que uma mancha patola³gica padra£o.

A técnica foi criada adicionando um laser infravermelho e lentes especializadas ao microsca³pio a³ptico padrãoencontrado em laboratórios e cla­nicas. A instalação captura imagens a³pticas de alta resolução e sinais moleculares infravermelhos emitidos a partir de uma amostra banhada em luz branca e infravermelha.

Um componente-chave do novo sistema éum programa de aprendizado de ma¡quina. O programa de computador combina a luz branca e os sinais infravermelhos que refletem a amostra da bia³psia ao microsca³pio. O resultado éuma imagem que imita o tipo obtido se a amostra fosse corada em um laboratório de patologia tradicional - criado em minutos em vez de horas.

A mancha de corante patola³gica e a "mancha" digital construa­da pela IA destacam o tamanho e o padrãodas células no tecido, com certos padraµes caractera­sticos dos tecidos cancera­genos. No entanto, a IA reaºne informações contidas na amostra que não podem ser vistas com o olho humano.

"As células cancera­genas tem diferenças em sua composição química e metabolismo", explicou Bhargava. "As informações do sinal infravermelho fornecem uma leitura da composição molecular dos tecidos que podem ser analisadas pela IA para tomada de decisaµes em patologia".

Os dados extra moleculares revelam caracteri­sticas especa­ficas do tumor e dos tecidos sauda¡veis ​​circundantes que podem fornecer informações melhores e mais consistentes sobre a progressão do ca¢ncer.

Como a luz infravermelha possui vários comprimentos de onda com diferentes informações químicas, os pesquisadores estãorefinando os programas computacionais de IA para que possam analisar os diferentes tipos de células e doena§as. O objetivo éalcana§ar um "mapeamento do ca¢ncer" extremamente preciso e reproduza­vel.

A técnica promete acelerar os resultados, reduzir custos e fornecer o que Bhargava chama de uma análise "totalmente digital" da patologia do ca¢ncer. A equipe também estãoexplorando o uso do microsca³pio ha­brido para aplicações biomédicas adicionais, como ciência forense e de polímeros.