Magyar kutatók áttörést értek el a TBC diagnosztizálásában
Az ELTE kutatói által kifejlesztett új algoritmus forradalmasíthatja a tuberkulózis (TBC) diagnosztizálását, ami világszerte az egyik vezető fertőző halálozási ok.
A tuberkulózis évente több millió embert érint, és a halálozások száma több mint egy évtizede növekvő tendenciát mutat. Az ELTE kutatói most egy olyan algoritmust fejlesztettek ki, amely gyorsan és megbízhatóan képes azonosítani a kórokozót a betegek mintáiban. A megelőzés egyik kulcsa az esetek azonosítása, mivel felnőttek számára nincs hatékony vakcina, és a diagnosztizálás alapja a mikroszkópos vizsgálat, amely azonban képzett szakembereket igényel. Ezek a szakemberek nem mindenhol érhetők el, különösen vidéki régiókban és fejlődő országokban.
Az automatizált digitális mikroszkópia jelentheti a költséghatékony megoldást, amely egy automatizált algoritmus segítségével képes azonosítani a mikobaktériumot a TBC-gyanús betegek mintáiban. A Nightingale Open Science és a Wellgen Medical által szervezett nemzetközi adatelemző verseny is az ilyen algoritmusok fejlesztését ösztönözte, ahol a résztvevőknek több mint 75 ezer mikroszkópos képet kellett elemezniük.
Bedőházi Zsolt és Biricz András, az ELTE doktori iskoláinak hallgatói, Csabai István professzor kutatócsoportjában dolgozva, egy olyan innovatív módszert fejlesztettek ki, amely az UNI nevű patológiai alapmodell segítségével nyer ki információt a képekből. Az UNI-t 20 különböző szövettípusból származó 100 millió digitális patológiai kép felhasználásával tanították, így nem csak patológiai metszetekből származó képeket tud elemezni, hanem más diagnosztikai forgatókönyvekben is használható.
A képekből kinyert információt a hallgatók egy Transformer-alapú modell segítségével vizsgálták tovább, amelyet speciálisan erre a feladatra fejlesztettek ki. Ez a módszer több kisebb képrészletet vesz figyelembe egyszerre, és önfelügyelt módon tanulja meg felismerni a releváns mintázatokat, szakemberek általi jelölések nélkül.
Az ELTE hallgatói által kifejlesztett módszer első díjat és 3000 dolláros pénzjutalmat ért el a versenyen. A taiwani Wellgen Medical, amely intelligens digitális mikroszkópokat fejleszt, saját privát adathalmazán szeretné tesztelni az új módszert. A hallgatók reményei szerint munkájuk hozzájárul a digitális mikroszkópia fejlődéséhez és másokat is inspirál majd.