Astronomie Algorithmen zur Diagnose von aggressiven Tumoren

In einem bemerkenswerten Beispiel für interdisziplinäre Teamarbeit , sind Astronomen helfen, Krebsforscher verwenden für die Erkennung von entfernten Galaxien , Biomarker zu identifizieren in Tumoren zu bestimmen, wie aggressiv sie entwickelt computergestützte Algorithmen Sternenhimmel .

Die Teams , von Cancer Research UK Cambridge Institute und der Abteilung für Onkologie und dem Institut für Astronomie an der University of Cambridge in Großbritannien beschreiben, wie sie angepasst der Astronomen Bildanalysealgorithmen und getestet sie auf 2.000 Brusttumoren in einer Studie veröffentlicht Online am 19. Februar in der British Journal of Cancer.

Das gegenwärtige Verfahren des Analysierens Tumor Aggressivität setzt auf qualifizierten Pathologen nach unten Mikroskope , subtile Unterschiede bezüglich Färbung der Tumorproben erkennen. Ein EDV- Ansatz könnte ganz erheblich beschleunigen diesen Prozess.

Natürlich überschneiden sich in Astronomie und Krebs Bildanalysetechniken

Der Astronomen Bildanalysealgorithmen wurden ursprünglich entwickelt , um sie automatisch zu helfen herausgreifen undeutliche Objekte am Nachthimmel . Zu einer Zeit war dies auch eine aufwändige manuelle Bewegung, durchgeführt mit Hilfe von leistungsfähigen Teleskopen.

Die Techniken sind nicht im Gegensatz zu denen in der Immunhistochemie (IHC), wo Pathologen Blick nach unten Mikroskope herausgreifen feine Unterschiede in der Färbung von Tumorzellen an verschiedene Proteine ​​unterscheiden eingesetzt.

Lead-Autor Dr. Raza Ali, eine Pathologie Kollegen aus der Cancer Research UK Cambridge Institute , sagte in einer Erklärung:

"Wir haben die natürliche Überschneidungen zwischen den Techniken Astronomen verwenden, um Deep-Sky- Bilder von der größten Teleskope und die Notwendigkeit, die feinen Unterschiede in der Färbung von Tumorproben ab dem Mikroskop identifizieren Analyse genutzt werden. "

Co-Autor Nicholas Walton, aus Cambridge -Institut für Astronomie , sagt :

"Es ist toll , dass unsere Bildanalyse-Software , die ursprünglich entwickelt wurde , um zu helfen , zum Beispiel, die Spur zu Planeten beherbergen Leben außerhalb unseres Sonnensystems, wird nun auch verwendet werden, um zu einer Verbesserung der Aussichten für Krebspatienten , viel näher an zu Hause. "

Getestet auf drei Brustkrebs Biomarker

Um die angepasste Algorithmen zu testen, nutzten sie die Forscher auf ein Niveau von drei Proteinen (ER , BCL2 und HER2) , die Biomarker bekannt für aggressiven Krebs , in Proben von mehr als 2.000 bewerten Brustkrebs Patienten .

Jede Probe ging durch zwei Beurteilungen : eine mit der manuellen Bildanalyse mit Pathologen nach unten Mikroskope, und die andere , wo ein Computer , mit dem angepasste Algorithmen ausgestattet ist, analysiert die Bilder automatisch .

Wenn sie verglichen die Ergebnisse stellten die Teams der Computer war nur so genau wie die manuelle System :

" Automatisierte Scores zeigten eine ausgezeichnete Übereinstimmung mit manuellen Noten für die nicht überwachte Zuordnung von Fällen zu " positiv " oder " negativ " Kategorien mit Zustimmung Raten von bis zu 96% ", schreiben die Autoren.

Plus, der zusätzliche Vorteil , dass die EDV-System deutlich schneller war .

" Die Ergebnisse sind noch besser als wir gehofft hatten gewesen ", sagt Ali, " mit unserer neuen automatisierten Ansatz Durchführung mit einer Genauigkeit vergleichbar mit der zeitraubende Aufgabe der Scoring- Bilder manuell nach nur relativ geringfügige Anpassungen an der Formel ".

Next Step

Die Forscher wollen nun eine viel größere internationale Studie mit Proben von mehr als 20.000 Patientinnen mit Brustkrebs zu tun. Dies wird helfen, den neuen Ansatz zu verfeinern.

Senior-Autor Carlos Caldas , ein Professor, der auch mit der Cancer Research UK Cambridge Institute ist , sagt :

"Moderne Techniken werden wir einige der ersten Einblicke in die wichtigsten Gene und Proteine ​​bei der Vorhersage der Erfolg oder Misserfolg von verschiedenen Krebstherapien wichtig geben . , Bevor diese in der Klinik angewendet werden , muss ihre Nützlichkeit in Hunderten oder manchmal Tausende prüft werden aber von Tumorproben . "

Caldas sagt die neuen Methoden helfen bereits zu analysieren bis zu 4.000 Bildern täglich .

Im Januar , Forscher an der Universität von Oslo in Norwegen, berichtet eine neue Studie , die 3D- Mammographie ( Tomosynthese ) gefunden , in Verbindung mit traditionellen Bildgebung Erhöhte invasive Brustkrebs-Erkennung um 27% .