Anatomía patológica y análisis de imagen

¡Buenos días carbonian@s! Os veo a todos en casa. Supongo que estáis impacientes, esperando la carbonoticia. ¿O será cosa del COVID-19? La verdad es que ya se está haciendo pesado, ¿no? Han sido muchos días en casa y un único tema de conversación, esta enfermedad, que nos tiene a todos pegados a las noticias.

He de reconocer que, al enterarme de que tenía que escribir esta carbonoticia, lo primero que pensé fue en seguir con el tema de la Inteligencia Artificial (IA) aplicada a la detección del COVID-19, que ya nos introdujo nuestro compañero Oliver Díaz, hace algunas semanas. Actualmente, los estudios sobre el coronavirus abundan. Sin ir más lejos, la primera imagen que os enseño ha sido obtenida en el laboratorio de Oncología Molecular del Instituto de Oncología de Vall d’Hebron (VHIO), donde desarrollo mi actividad laboral. En la imagen, cortesía del Doctor Paolo Nuciforo, investigador principal y jefe del grupo, el SARS-CoV-2, alias COVID-19, puede ser visto, con un tono rosa brillante (imagen de la derecha), gracias a un marcador de RNA, el material genético del virus, mediante una técnica llamada hibridación in situ (ISH), en una muestra de pulmón de un paciente infectado del virus.

Visualización del SARS-CoV-2 utilizando un marcador luminiscente de RNA en una muestra de pulmón. Fuente: https://twitter.com/PaoloNuciforo/status/1257353527883685888

Como veis, estamos todos trabajando en ello. Aunque, nuestra actividad principal, antes de esta pandemia, no estaba relacionada con los virus sino con otra pandemia, como es el cáncer. Y hoy por hoy, por cambiar un poco de tema, he decidido explicaros un poco qué hacemos en nuestro laboratorio y qué pretendemos hacer.

En primer lugar, quiero explicaros un poco qué es la anatomía patológica (AP), que es a lo que se dedica el laboratorio. La AP es una rama de la medicina que se ocupa del estudio de las causas, el desarrollo y las consecuencias de las enfermedades. La labor del patólogo comienza una vez se realiza una biopsia. Creo que no hace falta explicarlo, pero, por si acaso, una biopsia es una muestra de tejido obtenida de un paciente. Los tejidos se preservan en bloques de parafina y después se cortan muy finitos para poder ser observados al microscopio. El patólogo es el encargado de realizar un diagnóstico correcto de la muestra, decidir de qué tipo de tumor se trata, por ejemplo, y evaluar otros biomarcadores como la cantidad de tejido sano, necrótico o enfermo en la muestra, o el porcentaje de células inmunitarias que serviría para evaluar la respuesta del paciente a la enfermedad.

Imaginaos lo difícil que es esta labor. No sólo tienes la responsabilidad de dar un diagnóstico acertado, lo cual a muchos nos parece muy complicado, sino que también hay que dejarse los ojos en el microscopio contando células. Miles de células. Y ahí es donde entra el análisis de imagen y la IA.

Los microscopios de los patólogos están dejando lugar a enormes escáneres de superalta resolución donde se obtienen imágenes digitales de los tejidos y las células. Pensad que una célula puede medir unas 10 micras (100 veces menos que un milímetro) y se pueden ver perfectamente. Estas imágenes, que suelen ser enormes, del orden de los 3 Gigas, pueden ser rápidamente procesadas por algoritmos de análisis de imagen.

Dentro de la patología digital, se siguen utilizando las mismas tinciones que en la anatomía patológica tradicional. Se conocen como pruebas inmunohistoquímicas (IHC). Las IHC se utilizan para diagnosticar enfermedades como el cáncer, o diferenciar entre diferentes tipos de cáncer. Son métodos de laboratorio por el que se usan anticuerpos a fin de determinar si hay ciertos antígenos (marcadores) en una muestra, al igual que contaba antes con el marcador del ARN que sirve para visualizar el COVID-19. Los anticuerpos, por lo general, van unidos a una encima o un tinte fluorescente. Cuando los anticuerpos se unen al antígeno en la muestra de tejido, se activa la encima o el tinte y se puede observar el antígeno al microscopio. Normalmente no se ven rosas, como en la imagen anterior, sino que suelen tener un tono marrón, como veréis en la siguiente imagen.

Muestra de tejido con tinción de citoqueratina, que localiza aras tumorales (izqda); y resultado de un algoritmo de IA que localiza células de interés dentro del área tumoral (dcha).

La labor del análisis de imagen y de la inteligencia artificial es facilitar la tarea del patólogo, ya sea segmentando y cuantificando el tejido tumoral, como localizando y calculando el número o la densidad de células que hay en la muestra de tejido. Existen tareas mucho más complicadas, dentro de la inteligencia artificial, como proveer directamente de un diagnóstico, evaluar la prognosis o desarrollo de la enfermedad o proponer nuevos biomarcadores que pueden no encontrarse a la vista del patólogo, pero sí de la IA. Incluso, como pretendo tratar en mi próxima entrada, proponer nuevos fármacos y tratamientos.

Como veis, la inteligencia artificial se va infiltrando por todos lados, creando una simbiosis con áreas de la medicina, como ocurre con la radiología y la radiómica. Por ahora, con respecto al COVID-19, seguimos estudiando la enfermedad con todos los medios que tenemos a nuestro alcance y ojalá pronto podamos hablar de un tratamiento efectivo. Quién sabe si lo conseguiremos gracias a la IA.

Un saludo carbonian@s, y procurad manteneros sanos. Y, si hace falta, en casita.

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