Una sola muestra de saliva o sangre, que contiene millones de células, puede revelar mucho sobre las condiciones de salud de una persona.
Un análisis de sangre en particular llamado revisión de frotis de sangre periférica, por ejemplo, la prueba es realizada por un humano que observa una muestra bajo un microscopio, clasifica metódicamente las células por tipo, las cuenta y verifica si hay anomalías que incluso podrían significar cáncer. Lápiz y papel a mano listos para tomar notas. Anotando números. Un procedimiento rígido, monótono y agotador.
Esta imagen, tan emblemática del trabajo de laboratorio, va camino de convertirse en cosa del pasado. Scopio Labs, una compañía israelí fundada en 2015, ha desarrollado una plataforma de imágenes digitales que aprovecha la fotografía computacional para capturar el campo completo a una resolución de 100X, y un Sistema de Apoyo a la Decisión (DSS) impulsado por IA para digitalizar, cuantificar y analizar muestras de células de hematología y citología con resolución ultra alta, lo que hace que la identificación de posibles anomalías celulares sea más fácil y precisa sin todo el dolor de cabeza y el trabajo.
ABAJO AL PIE Sistemas de imagen y análisis X100 (izquierda) y X100HT de Scopio Labs. Cortesía.
El CTO de Scopio Labs, Erez Naaman, un graduado de 39 años de la unidad de I + D de élite de las FDI Talpiot, le cuenta a NoCamels a través de Zoom cómo la compañía fue cofundada con su amigo y CEO de Scopio Labs, Itai Hayut. Pensaron en formas de agilizar el análisis de sangre común para los patólogos.
«Es la prueba más común en el mundo, se realiza en todos los laboratorios. Y la sangre fluye a través de todos los diferentes órganos de su cuerpo. Interactúa y reacciona con todo. Entonces, cuando miras la morfología [de las células sanguíneas], en realidad puedes ver lo que está sucediendo en tu cuerpo. Ahora mismo. Se puede ver que las células están reaccionando a un virus, a una bacteria, al cáncer. Hay muchas cosas diferentes que suceden en la sangre», dice Naaman.
La realidad a la que se enfrentaron los dos amigos en su primer viaje al hospital los dejó asombrados. «Entramos en una habitación y [vimos] a 20 personas sentadas sobre microscopios, contando células y escribiendo manualmente, ni siquiera en una computadora, con bolígrafo o lápiz en un pedazo de papel. ¡Y pensamos que esto no tiene sentido!», explica.
La compañía con sede en Tel Aviv, que fue fundada en 2015, acaba de recaudar una ronda de Serie C de $ 50 millones en febrero para desarrollar aún más la herramienta de diagnóstico por imágenes. La compañía ya ha recibido la aprobación de la FDA y una marca CE para su microscopio X100 y sistema de apoyo a la decisión con aplicación de frotis de sangre periférica de campo completo (PBS), lo que hace posible el uso de la plataforma en laboratorios de los Estados Unidos y Europa.
Lego y Blu-ray
El análisis de sangre es laborioso porque los microscopios convencionales no permiten ningún compromiso entre un campo de visión grande y de baja resolución y un campo de visión estrecho pero de alta resolución. Por lo tanto, el médico solo puede centrarse en una parcela de la muestra de sangre a la vez. Además, los microscopios no pueden capturar imágenes de la ampliación para su posterior verificación cruzada. El médico tiene que contar y detectar manualmente las anomalías en la sangre en el lugar mirando a través de las lentes del microscopio.
Incapaces de sacudirse la imagen del hospital, Naaman y Hayut comenzaron a preguntarse si uno podría desarrollar un microscopio de barrido con una función de IA que pudiera hacer el conteo de células en su lugar.
«Nos hicimos cargo del apartamento de Itai y lo convertimos en un laboratorio. Comenzamos a construir un microscopio de barrido. Hackeamos dispositivos Blu-ray y comenzamos a ensamblar algo con Piezas de Lego e impresas en 3D. Y mientras lo hacíamos, nos dimos cuenta de por qué no había un microscopio de barrido a muy alta resolución. Y eso fue porque la mecánica y la óptica requeridas son realmente difíciles», admite.
En su lugar, decidieron utilizar la fotografía computacional para capturar completamente los detalles de amplios escaneos de baja resolución. «La fotografía computacional es la combinación de hardware y software para eludir las limitaciones clásicas del hardware. Antes de nosotros, el problema era, ¿cómo hacer que la mecánica y la óptica funcionen? Lo convertimos en un problema de software», dice Naaman.
«El uso de software para mejorar las imágenes puede sonar muy de alta tecnología, pero la mayoría de las personas ya están expuestas a versiones básicas de tecnología que mejora el hardware a través de sus teléfonos inteligentes», dice Naaman, «De hecho, las selfies de alta resolución, las vistas de paisajes y las tomas grupales serían inconcebibles sin el software digital subyacente que respalda el trabajo de nuestras pequeñas lentes de teléfonos inteligentes. «
«El truco aquí es entender cómo se comporta la luz. Esencialmente, lo que hacemos es tomar una lente que tiene un gran campo de visión y baja resolución. Tomamos múltiples imágenes de esa misma zona, bajo diferentes condiciones de iluminación, y en diferentes ángulos, cada una diseñada para darnos un poco más de información sobre la muestra. Y luego lo que hacemos es que en realidad tenemos un modelo basado en la física que toma esas imágenes y reconstruye todo el campo de luz, incluidas las partes invisibles de la luz. Una vez que conocemos el campo de luz real, podemos realizar una superresolución en el [escaneo de muestra] de todas esas imágenes», agrega.
El resultado es una máquina similar a una impresora capaz de proporcionar a los médicos de laboratorio una imagen de alta resolución de campo completo de la muestra de sangre que se mostrará en sus computadoras o tabletas. En un fotograma escaneado, el médico puede acercar y alejar los bordes de la muestra sin perder ningún detalle.
Naaman recuerda los contratiempos iniciales a los que se enfrentó al desarrollar su primer prototipo. «No era estable. Era tan sensible que cada vez que queríamos ejecutarlo, teníamos que [hacer una cuenta regresiva] y contener la respiración. Y si alguien se movía accidentalmente, entonces teníamos que reiniciarlo. También fue muy lento. La primera versión de trabajo habría tardado tres años en calcular la información de una muestra. Hoy, hacemos una muestra en minutos».
Encontrar a Waldo o el futuro de la IA en la medicina
La tecnología de Scopio Labs hace más que solo escanear muestras de sangre. «Nuestra tecnología no es solo un microscopio digital, es una plataforma de diagnóstico. Escanear y crear el archivo digital tiene mérito. Pero la combinación de los datos con la capa de análisis sobre los datos es donde radica la verdadera magia», dice Naaman.
La exploración proporcionada por la plataforma de imágenes es analizada por IA, que puede contar, organizar y organizar los tipos de células e informar de anomalías en la muestra de sangre. «Nuestro sistema de apoyo a la toma de decisiones puede analizar previamente la muestra y proporcionar los resultados a los [empleados del laboratorio] tanto a nivel local como remoto. Nuestro enfoque es básicamente eliminar todas las partes tediosas de la operación. No se le puede decir a una persona: ‘Cuenta 150,000 de estas células y dime si dos de ellas son diferentes’. Es una tarea poco práctica. Es como ‘¿Dónde está Waldo?’ Buscar algo oculto en los datos es realmente difícil para una persona. Para una computadora que ha sido enseñada, toma diez milisegundos. Cada vez, pase lo que pase, siempre encontrará a Waldo», dice Naaman.
Escaneo PBS de campo completo de Scopio
Sin embargo, aunque Scopio Labs tiene como objetivo reemplazar el uso de los microscopios manuales para el análisis celular, no quiere reemplazar a las personas sentadas detrás de él. «Nuestro objetivo es mejorar la capacidad de los médicos y los empleados del laboratorio al eliminar las partes tediosas de su trabajo y proporcionarles toda la información que necesitan para permitir la detección temprana y el monitoreo de las afecciones médicas que se manifiestan en la sangre. Las personas son realmente buenas para sacar conclusiones, mucho mejor que las computadoras. Queremos dejar a las personas encargadas de combinar las complicadas circunstancias en una decisión clínica. Pero la tarea de encontrar células, clasificarlas, organizarlas, esa es una tarea que las computadoras hacen mejor que las personas. Así que no quitamos el aspecto clínico, en realidad lo potenciamos», añade.
Cuando se le preguntó sobre el futuro de la IA en la medicina, Naaman respondió que cambiará la forma en que trabajará el personal médico en el futuro. «La eficiencia de cada persona en el mundo médico se multiplicará por diez y más con lo que la IA puede hacer, porque estas personas no perderán su tiempo [recopilando] los datos. Pasarán su tiempo usando los datos. Cuando lleguemos a una masa crítica de suficientes aplicaciones [de extremo a extremo] en las que no tenga que ir a sistemas separados para hacer diferentes [controles de salud], o solo haga esto con IA y las otras cosas no estén aprobadas, creo que es cuando ocurrirá la revolución [en medicina]».
NO CAMELS ISRAEL
