El equipo de la UCLA logra una histolog\u00eda virtual de la piel sin biopsias mediante aprendizaje profundo y RCM. Cr\u00e9dito: Aydogan Ozcan, PhD. <\/p>\n
En lugar de extraer quir\u00fargicamente una muestra de piel, enviarla a un laboratorio y esperar varios d\u00edas para obtener los resultados, su dermat\u00f3logo toma im\u00e1genes de una lesi\u00f3n de apariencia sospechosa y produce r\u00e1pidamente una imagen microsc\u00f3pica detallada de la piel. <\/p>\n
Esto podr\u00eda convertirse en una rutina en las cl\u00ednicas, como resultado de una nueva tecnolog\u00eda de \u00abhistolog\u00eda virtual\u00bb que est\u00e1n desarrollando investigadores de la Escuela de Ingenier\u00eda Samueli de la UCLA y la Escuela de Medicina David Geffen de la UCLA, seg\u00fan el art\u00edculo de hoy en Light: Science & Aplicaciones, una revista del Springer Nature Group. La histolog\u00eda es el estudio de la estructura microsc\u00f3pica de los tejidos.<\/p>\n
\u00abEste proceso pasa por alto varios pasos est\u00e1ndar que normalmente se usan para el diagn\u00f3stico, incluida la biopsia de piel, la fijaci\u00f3n de tejidos, el procesamiento, el corte y la tinci\u00f3n histoqu\u00edmica. Las im\u00e1genes aparecen como una biopsia de piel te\u00f1ida histoqu\u00edmicamente. secciones fotografiadas en portaobjetos de microscopio\u00bb, dijo el autor principal del estudio, Aydogan Ozcan, profesor del Canciller y presidente Volgenau de Innovaci\u00f3n en Ingenier\u00eda del Departamento de Ingenier\u00eda El\u00e9ctrica e Inform\u00e1tica de UCLA Samueli.<\/p>\n
La tecnolog\u00eda, que ha estado en investigaci\u00f3n y desarrollo durante m\u00e1s de tres a\u00f1os, puede proporcionar una nueva v\u00eda para el diagn\u00f3stico r\u00e1pido de tumores malignos de la piel, reduciendo el n\u00famero de biopsias cut\u00e1neas invasivas innecesarias y permitiendo un diagn\u00f3stico m\u00e1s temprano del c\u00e1ncer de piel. Anteriormente, esta tecnolog\u00eda solo se aplicaba a portaobjetos de microscop\u00eda que conten\u00edan tejido no te\u00f1ido, adquirido a trav\u00e9s de una biopsia. Este informe es el primero en aplicar histolog\u00eda virtual a tejido intacto sin biopsia.<\/p>\n
\u00abEl est\u00e1ndar actual para diagnosticar enfermedades de la piel, incluido el c\u00e1ncer de piel, se basa en la biopsia invasiva y la evaluaci\u00f3n histopatol\u00f3gica. Para los pacientes, esto a menudo lleva a biopsias y cicatrices innecesarias, as\u00ed como m\u00faltiples visitas a los m\u00e9dicos. Tambi\u00e9n puede ser costoso para los pacientes y el sistema de atenci\u00f3n m\u00e9dica\u00bb, dijo el Dr. Philip Scumpia, profesor asistente de dermatolog\u00eda y dermatopatolog\u00eda en la Facultad de Medicina David Geffen de la UCLA y el Oeste Hospital de Asuntos de Veteranos de Los \u00c1ngeles y miembro del Centro Oncol\u00f3gico Integral Jonsson de la UCLA. \u00abNuestro enfoque ofrece potencialmente una soluci\u00f3n libre de biopsias, proporcionando im\u00e1genes de la estructura de la piel con una resoluci\u00f3n de nivel celular\u00bb.<\/p>\n
El equipo de investigaci\u00f3n, dirigido por Ozcan, Scumpia y el Dr. Gennady Rubinstein, dermat\u00f3logo de Dermatology & Laser Center en Los \u00c1ngeles, cre\u00f3 un marco de aprendizaje profundo para transformar im\u00e1genes de piel intacta adquiridas por una tecnolog\u00eda \u00f3ptica no invasiva emergente, microscop\u00eda confocal de reflectancia (RCM), en un formato f\u00e1cil de usar para dermat\u00f3logos y pat\u00f3logos. El an\u00e1lisis de im\u00e1genes RCM requiere un entrenamiento especial porque est\u00e1n en blanco y negro y, a diferencia de la histolog\u00eda est\u00e1ndar, carecen de las caracter\u00edsticas nucleares de las c\u00e9lulas.<\/p>\n
\u00abMe sorprendi\u00f3 ver lo f\u00e1cil que es para esta tecnolog\u00eda de tinci\u00f3n virtual transformar las im\u00e1genes en las que normalmente veo de biopsias de piel que se procesan mediante la fijaci\u00f3n qu\u00edmica tradicional y la tinci\u00f3n de tejidos bajo un microscopio\u00bb, dijo Scumpia.<\/p>\n
Los investigadores entrenaron una \u00abred neuronal convolucional\u00bb para transformar r\u00e1pidamente im\u00e1genes RCM de piel sin te\u00f1ir en im\u00e1genes 3D virtualmente te\u00f1idas como las im\u00e1genes H&E (hematoxilina y eosina) familiares para dermat\u00f3logos y dermatopat\u00f3logos. El aprendizaje profundo, una forma de aprendizaje autom\u00e1tico, construye redes neuronales artificiales que, al igual que el cerebro humano, pueden \u00abaprender\u00bb de grandes cantidades de datos.<\/p>\n
\u00abEste marco puede realizar histolog\u00eda virtual en una variedad de afecciones de la piel , incluido el carcinoma de c\u00e9lulas basales. Tambi\u00e9n proporciona im\u00e1genes tridimensionales detalladas de varias capas de la piel\u00bb, dijo Ozcan, quien tambi\u00e9n tiene nombramientos en la facultad de UCLA en bioingenier\u00eda y cirug\u00eda y es director asociado del Instituto de Nanosistemas de California. \u00abEn nuestros estudios, las im\u00e1genes te\u00f1idas virtualmente mostraron un contraste de color y caracter\u00edsticas espaciales similares a las que se encuentran en las im\u00e1genes microsc\u00f3picas te\u00f1idas tradicionalmente de tejido de biopsia. Este enfoque puede permitir a los diagnosticadores ver las caracter\u00edsticas histol\u00f3gicas generales de la piel intacta sin biopsias de piel invasivas o el trabajo lento de procesamiento qu\u00edmico y etiquetado de tejidos\u00bb.<\/p>\n
Seg\u00fan Rubinstein, este es un emocionante estudio de prueba de concepto. \u00abLa \u00fanica herramienta que se usa actualmente en las cl\u00ednicas para ayudar a un dermat\u00f3logo son los dermatoscopios, que magnifican la piel y polarizan la luz. En el mejor de los casos, pueden ayudar a un dermat\u00f3logo a detectar patrones\u00bb, dijo Rubinstein, quien tambi\u00e9n usa microscopios confocales de reflectancia en la cl\u00ednica.<\/p>\n
Los autores dijeron que a\u00fan quedan varios pasos en la traducci\u00f3n de esta tecnolog\u00eda para uso cl\u00ednico, pero su objetivo es proporcionar tecnolog\u00eda de histolog\u00eda virtual que pueda integrarse en cualquier dispositivo grande, peque\u00f1o o combinarse con otros sistemas de im\u00e1genes \u00f3pticas. Una vez que la red neuronal est\u00e9 \u00abentrenada\u00bb, con muchas muestras de tejido y el uso de potentes unidades de procesamiento de gr\u00e1ficos (GPU), podr\u00e1 ejecutarse en una computadora o red, lo que permitir\u00e1 una r\u00e1pida transformaci\u00f3n de una imagen est\u00e1ndar a una imagen de histolog\u00eda virtual. <\/p>\n
Estudios futuros determinar\u00e1n si este enfoque digital sin biopsia puede interactuar con im\u00e1genes de todo el cuerpo y registros m\u00e9dicos electr\u00f3nicos para marcar el comienzo de una nueva era de \u00abdermatolog\u00eda digital\u00bb y cambiar la forma en que se practica la dermatolog\u00eda. Adem\u00e1s, el equipo de investigaci\u00f3n determinar\u00e1 si esta plataforma de inteligencia artificial puede funcionar con otras tecnolog\u00edas de IA para buscar patrones y ayudar m\u00e1s en el diagn\u00f3stico cl\u00ednico. <\/p>\n
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El enfoque de histolog\u00eda virtual sienta las bases para el an\u00e1lisis de tejidos durante la cirug\u00eda M\u00e1s informaci\u00f3n:<\/strong> Jingxi Li et al, Histolog\u00eda virtual in vivo de la piel sin biopsia mediante aprendizaje profundo, Light: Science & Aplicaciones (2021). DOI: 10.1038\/s41377-021-00674-8 Informaci\u00f3n de la revista:<\/strong> Light: Science & Applications <\/p>\n Proporcionado por la Universidad de California, Los \u00c1ngeles Cita<\/strong>: Nueva tecnolog\u00eda de im\u00e1genes puede reducir la necesidad de biopsias de piel (2021, 18 de noviembre) recuperado el 29 de agosto de 2022 de https:\/\/medicalxpress.com\/news\/2021-11-imaging-technology-skin-biopsies.html Este documento est\u00e1 sujeto a derechos de autor. Aparte de cualquier trato justo con fines de estudio o investigaci\u00f3n privados, ninguna parte puede reproducirse sin el permiso por escrito. El contenido se proporciona \u00fanicamente con fines informativos.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":" El equipo de la UCLA logra una histolog\u00eda virtual de la piel sin biopsias mediante aprendizaje profundo y RCM. Cr\u00e9dito: Aydogan Ozcan, PhD. En lugar de extraer quir\u00fargicamente una muestra de piel, enviarla a un laboratorio y esperar varios d\u00edas para obtener los resultados, su dermat\u00f3logo toma im\u00e1genes de una lesi\u00f3n de apariencia sospechosa y … Continuar leyendo \u00abLa nueva tecnolog\u00eda de imagen puede reducir la necesidad de biopsias de piel\u00bb<\/span><\/a><\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"","ping_status":"","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[1],"tags":[],"class_list":["post-2280","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry","category-general"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/2280","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=2280"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/2280\/revisions"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=2280"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=2280"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=2280"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}