L'intelligenza artificiale aiuta a rilevare la malattia di Chagas utilizzando le foto dei cellulari

Gli scienziati brasiliani hanno inventato un metodo per rilevare la malattia di Chagas utilizzando telefoni cellulari e intelligenza artificiale, riducendo i costi e facilitando il processo di ottenimento delle immagini per l'esame. Il Trypanosoma cruzi, il protozoo che causa la malattia, potrebbe essere identificato in immagini di campioni di sangue ottenuti con un telefono cellulare e analizzati al microscopio ottico con l'aiuto dell'intelligenza artificiale.

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L'idea è nata quando uno degli immunologi coinvolti nello studio, Helder Nakaya, si è reso conto delle difficoltà sorte presso l'Istituto Evandro Chagas con il pensionamento di uno dei migliori microscopisti dell'entità, poiché la sua conoscenza nell'identificazione dei ceppi di un altro protozoo, la Leishmania, sarebbe stata ridotta. perduto. . Lo sviluppo di metodi più semplici per identificare i microrganismi divenne quindi il suo obiettivo.

Immagine microscopica del Trypanosoma cruzi, il protozoo che causa la malattia di Chagas (Immagine: CDC/Myron G. Schultz)

sviluppando il metodo

Riunendo un team di esperti sia della malattia che dell’intelligenza artificiale, è stato poi sviluppato un algoritmo, pubblicato venerdì scorso (25) sulla rivista scientifica PeerJ, con il sostegno della FAPESP. In genere, la malattia di Chagas viene diagnosticata analizzando campioni di sangue da microscopisti addestrati a rilevare il parassita responsabile. Poiché richiede un microscopio professionale, il metodo è costoso e di difficile accesso per le popolazioni a basso reddito.

Utilizzando l’apprendimento automatico, gli scienziati hanno creato un algoritmo che rileva e conta i tripomastigoti del protozoo in questione sulla base delle immagini ottenute dalle fotocamere dei cellulari. Per lo studio, le micrografie dei campioni di strisci di sangue sono state assemblate in immagini da 12 megapixel e parametri di forma, dimensione, colore e struttura di T. cruzi sulla base di 1.314 campioni.

Attraverso l'addestramento e i test con l'approccio algoritmico della foresta casuale, i risultati hanno raggiunto una precisione di 87,6% e una sensibilità di 90,5% nel rilevamento dei protozoi, automatizzando il processo. L'idea è quella di generare l'immagine e analizzarla utilizzando microscopi che possono essere inviati in luoghi remoti del Brasile, in modo che l'applicazione stessa informi se nel campione è presente o meno la malattia di Chagas.

L’uso dei microscopi è necessario per rilevare il protozoo, che anche con il nuovo metodo rappresenta un problema da considerare da parte delle autorità sanitarie (Immagine: Yassine Khalfalli/Unsplash)

Ciò richiederà anche un microscopio robusto e a basso costo, dicono gli scienziati. La loro proposta è quella di rendere l'algoritmo open source, in modo che l'intera comunità scientifica possa fornire dati e risorse, e persino adattare il metodo per altri esami che richiedono immagini, come campioni di feci, biopsie e colposcopie.

L’Organizzazione Mondiale della Sanità (OMS) classifica la malattia di Chagas come una delle malattie tropicali trascurate. È una condizione infettiva cronica, prevenuta controllando il suo vettore, l'insetto baciante. Ogni anno circa 30.000 persone vengono infettate nelle aree endemiche delle Americhe, con una media di 14.000 decessi.