Tecnica basata sull’intelligenza artificiale di

immagine: ricercatori brasiliani hanno sviluppato un algoritmo per identificare il protozoo Trypanosoma cruzi nelle fotografie di campioni di sangue prelevati con la fotocamera di un cellulare.
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Credito: Centro di ricerca sulle malattie infiammatorie (CRID)

Quando immunologo brasiliano Presidente Nakaya ha visitato l’Istituto Evandro Chagas a Belém (la capitale dello stato di Pará, Brasile) nel 2017, c’è stato trambusto perché uno dei suoi migliori microscopisti si stava ritirando e gran parte delle conoscenze utilizzate per l’identificazione rapida e accurata del protozoo Leishmania sarebbe andata perduta.

“Sono rimasto costernato dallo spreco di perdere tutta quella competenza, che aveva impiegato decenni per acquisire. Abbiamo iniziato a ricercare e provare ad addestrare un programma per computer per utilizzare le conoscenze di questo professionista per identificare i microrganismi a buon mercato”, ha detto Nakaya Agenzia FAPESP.

Cinque anni dopo, un gruppo di ricercatori guidato da Nakaya e scienziato Mauro Cesar Cafundo de Morais ha pubblicato i risultati di uno studio che mostra che l’intelligenza artificiale può essere utilizzata per rilevare Tripanosoma cruziil parassita che causa la malattia di Chagas, nelle immagini di campioni di sangue prelevati con la fotocamera di uno smartphone e analizzati al microscopio ottico.

L’algoritmo sviluppato dal gruppo è disponibile da an articolo nella rivista scientifica Peer J. La ricerca è stata supportata da FAPESP (progetti 20/12017-9e 15/22308-2), e ha coinvolto professionisti in una vasta gamma di settori, dalla biologia alla matematica e all’informatica.

“Abbiamo ottenuto buoni risultati in questa iniziativa di apprendimento automatico. L’algoritmo funziona bene per Chagas e può essere adattato per altri scopi che dipendono dalle immagini, come l’analisi di campioni di feci, pelle e colposcopie”, ha affermato Nakaya, ricercatore principale presso il Center for Research on Inflammatory Diseases.CRIDE), un Centro di ricerca, innovazione e divulgazione (INCD) finanziato da FAPESP e ospitato dalla Ribeirão Preto Medical School (FMRP-USP) dell’Università di San Paolo. Nakaya è anche ricercatore presso l’Albert Einstein Jewish Hospital (HIAE), la Scientific Platform Pasteur-USP (SPPU) e l’Instituto Todos pela Saúde (ITpS).

Una delle tecniche utilizzate per diagnosticare Chagas viene eseguita da microscopisti addestrati a rilevare il parassita nei campioni di sangue. Ciò richiede un microscopio professionale, che può essere accoppiato a una fotocamera ad alta risoluzione, ma il metodo tende a essere troppo costoso e inaccessibile per i pazienti a basso reddito.

Classificata dall’Organizzazione Mondiale della Sanità (OMS) come una delle 20 malattie tropicali trascurate (NTD), Chagas è una condizione infettiva cronica la cui prevenzione richiede il controllo dei suoi vettori, le triatomine (kissing bug), e quindi una risposta da parte dei servizi sanitari pubblici.

Endemico in 21 paesi delle Americhe, infezione da parassita Tripanosoma cruzi colpisce circa 6 milioni di persone, con un’incidenza annuale di 30.000 nuovi casi nella regione, con una media di 14.000 decessi all’anno. Si stima che circa 70 milioni di persone rischieranno di contrarre la malattia perché vivono in aree esposte alle triatomine.

I decessi per Chagas sono in calo in Brasile, ma anche così una media di 4.000 nell’ultimo decennio.

apprendimento automatico

L’approccio di apprendimento automatico sviluppato dai ricercatori si basava su un algoritmo forestale casuale addestrato a rilevare e contare T. cruzi tripomastigoti nelle immagini dei telefoni cellulari. I tripomastigoti sono la forma extracellulare del protozoo e l’unico stadio che circola nel flusso sanguigno dei pazienti con Chagas acuto.

Sono state analizzate le immagini di campioni di striscio di sangue prelevati con una fotocamera capace di una risoluzione di 12 megapixel per arrivare a una serie di caratteristiche comuni a 1.314 parassiti, inclusi parametri morfometrici (forma e dimensioni), colore e consistenza.

In questa parte dello studio, specialisti di parassiti João Santana Silva, Paola Minoprio e Ricardo Gazzinelli addestrato l’algoritmo a riconoscere T. cruziassistito da specialisti dell’apprendimento automatico e dell’elaborazione delle immagini Roberto Marcondes Cesar Jr. e Luciano da Fontoura Costa.

Le funzionalità sono state suddivise in set di addestramento e test e classificate utilizzando l’algoritmo della foresta casuale. I valori risultanti per accuratezza e sensibilità sono stati considerati elevati (rispettivamente 87,6% e 90,5%).

I ricercatori hanno anche analizzato l’area sotto la curva caratteristica operativa del ricevitore (AUC-ROC), una rappresentazione grafica ampiamente utilizzata per valutare l’accuratezza diagnostica e il cut-off ottimale del test. Il risultato è stato 0,942, considerato eccezionale (maggiore è l’area sotto la curva, più accurato è il test).

Gli autori concludono che automatizzare l’analisi delle immagini acquisite con un dispositivo mobile è una valida alternativa per ridurre i costi e aumentare l’efficienza nell’uso del microscopio ottico. “Il punto è generare immagini e analizzarle al microscopio che possono essere inviate in parti remote del Brasile. L’app stessa deve dire se si tratta di immagini del parassita che causa Chagas. È quindi importante disporre di un microscopio robusto e conveniente in grado di raccogliere le immagini automaticamente”, ha affermato Nakaya.

L’algoritmo è un software aperto in modo che la comunità scientifica possa fornire dati e risorse, ha aggiunto, osservando che ottenere una fornitura di microscopi a basso costo è una sfida e che un buon esempio è un dispositivo cartaceo inventato da Manu Prakash e Jim Cybulski della Stanford University negli Stati Uniti, sebbene non abbia avuto i risultati attesi quando utilizzato per rilevare questi parassiti.

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