Novo microscópio com IA verifica a remoção de células cancerígenas em apenas dois minutos

Um novo microscópio é capaz de obter imagens de grandes partes de tecido de maneira rápida e económica, de modo a que os médicos possam perceber se conseguiram remover todas as células cancerígenas existentes no momento da cirurgia.

O microscópio pode capturar rapidamente pedaços de tecido relativamente espessos com resolução celular e permitir que os cirurgiões analisem as margens dos tumores minutos após a sua remoção, avança o Futurity.

“O principal objetivo da cirurgia é remover todas as células cancerosas, mas a única forma de saber se os médicos conseguiram retirar tudo é analisar o tumor através de um microscópio”, explica Mary Jin, principal autora do estudo que foi publicado no Proceedings of the National Academy of Sciences a 29 de dezembro.

A especialista indica que o processo de análise de pedaços de tecido “requer equipamentos caros e a imagem subsequente de múltiplas partes é demorada”, por isso “o nosso projeto procura a imagem direta de grandes partes do tecido, sem ter que fazer qualquer tipo de corte neste”.

O microscópio de profundidade, também chamado DeepDOF, usa uma técnica de inteligência artificial que otimiza a recolha e o pós-processamento de imagens.

Com um microscópio tradicional, há uma compensação entre a resolução espacial e a profundidade de campo, o que significa que apenas os materiais que estão à mesma distância da lente podem ser focados claramente.

Desta forma, alguns detalhes que estão mais perto ou mais longe da objetiva do microscópio podem aparecer mais desfocados. Por esse motivo, as amostras de microscópio tradicional são normalmente laminadas em partes finas e montadas entre lâminas de vidro.

O tecido removido é geralmente enviado para o laboratório de um hospital, onde os especialistas congelam ou preparam produtos químicos antes de preparar fatias finas de tecido e montá-las em lâminas. O processo é demorado e requer equipamentos especializados. É muito raro que os hospitais tenham capacidade para examinar lâminas durante as cirurgias.

“Os métodos atuais não mudaram quase nada desde que foram introduzidos há mais de 100 anos”, lembra a co-autora Ann Gillenwater. “O DeepDOF tem potencial para melhorar os resultados para pacientes com cancro que são tratados com recurso a uma cirurgia”, sugere.

Ashok Veeraraghavan, professor de engenharia elétrica e da computação, explica que o DeepDOF usa um microscópio ótico padrão em combinação com uma máscara de fase ótica barata (custa menos de 10 dólares) para obter imagens de pedaços inteiros de tecido e fornecer profundidades de campo cinco vezes maiores do que os microscópios tradicionais.

A máscara é colocada sobre a objetiva para modular a luz que entra no microscópio. “A modulação permite um melhor controlo da desfocagem nas imagens capturadas por este”, diz Veeraraghavan.

De acordo com o investigador “esse controlo ajuda a garantir que os algoritmos de eliminação de manchas, que são aplicados às imagens capturadas, estão a recuperar as informações de textura de alta frequência numa faixa muito mais ampla de profundidade do que os microscópios convencionais”. O DeepDOF faz isso sem sacrificar a resolução espacial, garante Veeraraghavan.

Para treinar o DeepDOF, os investigadores apresentaram-lhe 1200 imagens de um banco de dados de lâminas histológicas. A partir daí, o microscópio aprendeu como selecionar a máscara de fase ideal para a geração de imagens de uma amostra específica e também como eliminar a desfocagem das imagens que captura da amostra, trazendo células de diferentes profundidades para o foco.

Perante o resultado dos testes, Richards-Kortum, professor de bioengenharia, garante que o DeepDOF pode capturar e processar imagens em apenas dois minutos.

Ana Isabel Moura Ana Moura, ZAP //

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