Plataforma de patología con IA busca reducir retrasos en el flujo de trabajo y fallos en pruebas moleculares

Los laboratorios de patología suelen basarse en la revisión visual de láminas de tejido para evaluar la calidad, identificar tumores, contar mitosis y estimar el contenido tumoral. Estas tareas pueden llevar mucho tiempo y variar entre observadores, mientras que un contenido tumoral insuficiente puede hacer que fallen las pruebas moleculares.

Para agilizar estas evaluaciones, una familia de productos de inteligencia artificial recientemente lanzada analiza imágenes de portaobjetos completos de hematoxilina y eosina (H&E), ayudando a los laboratorios a priorizar casos y a evaluar la idoneidad de las muestras antes de las pruebas moleculares.

Aignostics (Berlín, Alemania) ha lanzado HETA Clinical, una familia panoncológica de productos de inteligencia artificial (IA) diseñada para apoyar los flujos de trabajo de patología desde la recepción y la evaluación hasta la preparación para las pruebas moleculares.

El portafolio inicial incluye HETA Quality Control, HETA Tumor Detect, HETA Mitosis y HETA Tumor Cellularity. En conjunto, estas herramientas evalúan la calidad de las láminas, la presencia de tumor, los recuentos mitóticos y la celularidad tumoral en imágenes de portaobjetos completos de hematoxilina y eosina (H&E).

HETA Quality Control identifica problemas de calidad de la lámina antes del análisis, mientras que HETA Tumor Detect anota las regiones tumorales y señala las láminas que probablemente contengan tumor durante el escaneo. Estas señales pueden ayudar a priorizar los casos para revisión y respaldar la solicitud de tinciones adicionales en la recepción. HETA Mitosis proporciona un recuento mitótico reproducible, y HETA Tumor Cellularity mide el contenido de células tumorales y propone una región que contiene suficiente tumor para las pruebas moleculares.

Los cuatro productos se basan en HETA, antes Atlas H&E-TME, la plataforma panoncológica central de Aignostics para el análisis espacial de tejido con H&E. En un estudio reciente citado por la empresa, el rendimiento de clasificación celular de HETA igualó o superó el de patólogos expertos.

El enfoque en la celularidad tumoral también aborda un desafío práctico de laboratorio: patólogos de centros médicos académicos líderes y laboratorios de medicina de precisión estimaron que entre el 10% y el 20% de las pruebas moleculares fallan porque el tejido contiene un tumor insuficiente, lo que podría requerir biopsias repetidas y causar largos retrasos.

Los productos son solo para uso en investigación y no están destinados a procedimientos diagnósticos. Aignostics planea ampliar con el tiempo la familia de productos HETA Clinical e integrar los productos con sistemas de gestión de imágenes, incluido Techcyte Fusion AP.

“HETA Clinical ofrece a los laboratorios un camino más rápido a través de su flujo de trabajo. Medidas como el contenido tumoral y el recuento mitótico son centrales para muchas especialidades de patología y determinan gran parte del trabajo que sigue a una lámina. Cuantificarlas célula por célula es donde la IA aporta coherencia a gran escala, liberando tiempo de los patólogos para las partes del trabajo que requieren su experiencia”, dijo la Dra. Rosemarie Krupar, vicepresidenta de Patología de Aignostics.

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