IA tiñe tejido virtualmente con súper resolución

La histopatología convencional, esencial para el diagnóstico de diversas enfermedades, suele implicar la tinción química de muestras de tejido para revelar las estructuras celulares al microscopio. Este proceso, conocido como "tinción histoquímica", es laborioso, requiere mucho tiempo y reactivos químicos costosos. Además, daña el tejido, dejándolo inservible para análisis posteriores. Para solucionar estos inconvenientes, ha cobrado importancia una técnica denominada "tinción virtual". Este método utiliza herramientas computacionales para convertir imágenes de tejido sin teñir en versiones digitales que se asemejan a las muestras teñidas químicamente, eliminando la necesidad de tintes físicos o tratamientos químicos. Ahora, investigadores han introducido una técnica basada en IA que tiñe virtualmente muestras de tejido sin marcar con una resolución mucho mayor que la de la imagen original, eliminando por completo el uso de tintes químicos o métodos de tinción.

Esta técnica de tinción virtual de superresolución de píxeles, desarrollada por investigadores de la Universidad de California en Los Ángeles (UCLA, Los Ángeles, CA, EUA), transforma imágenes de autofluorescencia de baja resolución de tejido sin teñir en imágenes de campo claro de alta calidad y mayor resolución que imitan con precisión el tejido teñido histoquímicamente, incluyendo la tinción de hematoxilina y eosina (H&E), ampliamente utilizada. Este enfoque resulta en un aumento de 4 a 5 veces en la resolución espacial, mejorando significativamente la claridad y el valor diagnóstico de las imágenes resultantes. Una innovación clave reside en el control del modelo sobre la aleatoriedad típica de los modelos de difusión. Mediante el uso de nuevos métodos de muestreo, como el muestreo de medias y el promediado, los investigadores lograron minimizar la variación entre imágenes, proporcionando resultados consistentes y confiables adecuados para el diagnóstico clínico. En pruebas a ciegas con tejido pulmonar humano, el modelo de tinción virtual de superresolución de píxeles basado en la difusión superó las técnicas existentes en términos de resolución, similitud estructural y precisión perceptual. Los hallazgos, publicados en Nature Communications, mostraron que un patólogo certificado encontró una concordancia completa entre las imágenes generadas por IA y las obtenidas a través de tinción convencional en una variedad de estructuras de tejidos.

La versatilidad del modelo también se validó mediante el aprendizaje por transferencia exitoso en tejido cardíaco humano, demostrando una alta precisión y resolución consistentes en diferentes tipos de tejido. Este método impulsado por IA elimina la necesidad de tinción química, ofreciendo ventajas en términos de tiempo, costo y preservación de la integridad del tejido. Esta innovación es muy prometedora para optimizar los flujos de trabajo de patología digital, especialmente en entornos con recursos limitados o donde el diagnóstico rápido es crucial. Al integrar la superresolución de píxeles con la tinción virtual, este enfoque permite la patología digital de alta definición y se acerca a la medicina de precisión, sin depender de un laboratorio con reactivos químicos. La investigación destaca el potencial revolucionario de la IA generativa en patología computacional y establece un nuevo punto de referencia para la tinción virtual confiable y de alta resolución de muestras de tejido no teñidas.

“Los modelos de difusión son potentes, pero su aleatoriedad es un arma de doble filo”, afirmó el autor principal, el profesor Aydogan Ozcan. “Introdujimos una forma de controlar dicha aleatoriedad, lo que nos proporciona control y consistencia durante la inferencia, algo esencial para las aplicaciones clínicas”.

Enlaces relacionados:
Universidad de California en Los Ángeles (UCLA)

Visitar la expo >

Miembro Oro

SISTEMA DE RECOLECCIÓN Y TRANSPORTE

PurSafe Plus®

KIT DE PRUEBA POC PARA H.PYLORI
Hepy Urease Test

Homocysteine Quality Control

Liquichek Homocysteine Control

Gram-Negative Blood Culture Assay

LIAISON PLEX Gram-Negative Blood Culture Assay