Agencia AJN.- La investigación se centra en desarrollar la capacidad para detectar y clasificar glóbulos blancos y, más específicamente, para diferenciar entre diferentes tipos de glóbulos blancos en el sistema inmunológico llamados linfocitos, un procedimiento que ha desafiado enormemente a la comunidad hematológica global, explicó Sight Diagnostics en una declaración.

Publicaciones recientes han indicado que distinguir entre diferentes tipos de linfocitos es clave para ayudar en la detección temprana de varios cánceres de la sangre. Mientras que los linfocitos reactivos aparecen en el proceso de infección viral, los linfocitos malignos pueden significar la aparición de un cáncer hematológico.

“Diferenciar entre linfocitos malignos y linfocitos reactivos es muy complejo y desafiante, ya que ambos tipos de linfocitos pueden tener características muy similares. Las herramientas y dispositivos existentes involucran a profesionales de laboratorio altamente capacitados para llevar a cabo tareas complejas que a menudo requieren una cantidad significativa de tiempo valioso, tanto para los pacientes como para el personal médico ”, dice Barak Bringoltz, gerente de I + D de algoritmos de Sight Diagnostics.

“Por lo tanto, el objetivo principal de esta nueva investigación es desarrollar algoritmos para OLO que puedan determinar de manera rápida y precisa si los linfocitos atípicos encontrados en las muestras de sangre son reactivos o malignos”, agrega.

Fundada en 2010 por Yossi Pollak y Daniel Levner, Sight Diagnostics utiliza tecnología avanzada de visión por computadora y aprendizaje automático en el campo del diagnóstico de sangre. El dispositivo OLO de la compañía aprovecha la inteligencia artificial con un método revolucionario para «digitalizar» la sangre, lo que permite a los pacientes recibir los resultados de los análisis de sangre en minutos en el punto de atención y con solo un pinchazo en el dedo. El sistema toma imágenes detalladas de sangre y luego las analiza con algoritmos de visión por computadora impulsados ​​por IA. Las pruebas incluyen pruebas de CBC (recuento sanguíneo completo), que son algunas de las pruebas más básicas e informativas que pueden realizar los profesionales médicos.

El dispositivo, del tamaño de un horno tostador, es compacto y utiliza un sistema basado en cartuchos que no requiere reactivos externos ni calibración y mantenimiento de rutina, lo que simplifica la configuración y el funcionamiento donde sea que se necesite FBC.

Sight OLO recibió la aprobación reglamentaria para su uso en el Reino Unido y tiene la marca CE de acuerdo con la directiva europea IVD en los centros de atención. En los Estados Unidos, Sight OLO tiene la autorización 510 (k) para su uso en laboratorios de complejidad moderada.

El gerente de I + D, Bringoltz, actualmente lidera el equipo de I + D de Sight, ya que analizan las imágenes de las células sanguíneas recolectadas durante el curso de la investigación y emplean una inteligencia artificial avanzada para hacer una referencia cruzada de la información visual con los datos clínicos de Shaare Zedek.

“El análisis a menudo comienza con la detección de patrones intrincados en los datos, y mi función es dirigir al equipo para establecer este descubrimiento en pruebas estadísticas cuidadosas, así como verificar el fenómeno en experimentos adicionales y en otros conjuntos de datos para evitar el modelado y sacar las conclusiones correctas ”, dice Bringoltz. «Actualmente estamos en la fase de recopilación de datos, y los desarrolladores de algoritmos de mi equipo tendrán la tarea de analizar y modelar los datos con métodos de aprendizaje automático una vez que hayamos recopilado datos sustanciales del estudio».

Cuando el equipo tenga un nuevo algoritmo para presentar, ayudará a impulsar el proceso de revisión, que consiste en un foro que incluye especialistas en productos, especialistas clínicos, expertos externos y consultores.

Uso del dispositivo OLO de Sight Diagnostics

Las imágenes de las muestras de sangre que forman parte del programa de investigación son capturadas por instrumentos OLO en las oficinas de Sight Diagnostics, así como por un instrumento OLO colocado en el hospital Shaare Zedek, le dice Bringoltz. Como parte del acuerdo de investigación, OLO recopilará imágenes de alrededor de 150 muestras que abarcan aproximadamente 10 tipos diferentes de leucemia y linfoma.

“Un dato importante que obtenemos de estas muestras es un diagnóstico clínico: qué tipo de cáncer es”, dice Bringoltz. Al hacer una referencia cruzada de la información visual de la muestra de sangre correspondiente con el diagnóstico clínico, “podemos centrarnos en investigar más las características de nuestros datos de imágenes que capturan cambios biológicos en las células sanguíneas malignas asociadas (como los linfocitos anormales)”, dice.

“El uso de OLO en esta investigación es único en el sentido de que puede recolectar automáticamente más de 1,000 imágenes diferentes de la muestra de sangre en diferentes longitudes de onda de luz, diferentes focos y diferentes posiciones en la muestra”, explica Bringoltz.

Finalmente, Sight obtiene una versión digitalizada de la muestra de sangre que está representada por aproximadamente 1010 píxeles. Los desarrolladores de algoritmos de la compañía y los expertos en biología examinan estos datos, concentrándose en la forma en que aparecen los linfocitos y buscan signos visuales de que las características de los linfocitos de esta muestra son sustancialmente diferentes de las de otras muestras no malignas.

Es importante tener en cuenta que todos los datos del paciente obtenidos por Sight Diagnostics están desidentificados para que los miembros del equipo solo sepan si una muestra de sangre está relacionada con un cierto tipo de malignidad y datos demográficos generales del paciente, como la edad o el sexo. Esto es importante porque proteger la privacidad del paciente es una de las principales prioridades de la investigación, según Bringoltz.