Artificial Intelligence-Assisted Detection of Gastrointestinal Cytomegalovirus Infection in Biopsy Specimens Using Immunohistochemistry-Validated Deep Learning
تقدم هذه الدراسة وتتحقق من صحة نظام مدعوم بالذكاء الاصطناعي (EasyPath) يعمل على تحسين الكشف عن عدوى الفيروس المضخم للخلايا في الجهاز الهضمي في عينات الخزعة بشكل كبير، وذلك من خلال الاستفادة من بيانات تدريب تم التحقق منها عبر الكيمياء النسيجية المناعية لتحقيق حساسية عالية، لا سيما في الحالات الصعبة ذات العبء المنخفض.
البحث الأصلي مرخَّص بموجب CC BY 4.0 (https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/). هذا شرح مولَّده بالذكاء الاصطناعي للبحث أدناه. لم يكتبه المؤلفون ولم يصادقوا عليه. وللتحقق من الدقة التقنية، يرجى الرجوع إلى البحث الأصلي. اقرأ إخلاء المسؤولية الكامل
في العالم المجهري للأنسجة البشرية، يعتمد الأطباء على اختبار بصري قياسي للعثور على علامات المرض. فهم يأخذون عينة صغيرة من الأنسجة، ويصبغونها بصبغات أرجوانية ووردية، ثم يضعونها تحت المجهر. هذه الطريقة، المعروفة باسم صبغة الهيماتوكسيلين والإيوسين، تتيح لهم رؤية شكل الخلايا وبنيتها. ومع ذلك، فإن هذا النهج البصري يحتوي على نقطة عمياء؛ ففي بعض الأحيان تكون علامات العدوى خافتة للغاية، أو يكون عدد الخلايا المصابة قليلاً جداً، لدرجة أن العين البشرية المدربة قد تخطئ في رصدها. وهذه مشكلة حرجة عند التعامل مع فيروس شائع يسمى الفيروس المضخم للخلايا (cytomegalovirus)، أو (CMV). وبينما ينام هذا الفيروس غال%
بسلام في الأجسام السليمة، يمكنه أن يستيقظ ويهاجم الجهاز الهضمي لدى الأشخاص الذين يعانون من ضعف في جهاز المناعة، مسبباً آلاماً شديدة ونزيفاً ومضاعفات تهدد الحياة. إن العثور على هذه العدوى الخفية مبكراً أمر حيوي، لكن الطريقة الحالية للبحث عنها غير مثالية، وغالباً ما تتطلب اختبارات إضافية تستغرق وقتاً طويلاً وتستخدم علامات كيميائية خاصة لتسليط الضوء على الفيروس.
لقد طور فريق من الباحثين طريقة جديدة لمساعدة أخصائيي الأمراض في العثور على هذه العدوى الخفية باستخدام الذكاء الاصطناعي. فقد أنشأوا نظاماً حاسوبياً يعمل كزوج ثانٍ من العيون شديد الانتباه، يمسح الصور الرقمية لعينات الأنسجة لرصد الفيروس. وكان التحدي الذي واجهوه هو تعليم الكمبيوتر التعرف على الفيروس بيقين مطلق. في الماضي، كانت الحواسيب تتعلم من خلال النظر إلى صور قام خبراء بشريون بتصنيفها، ولكن يمكن للخبراء البشر أحياناً أن يختلفوا أو يغفلوا عن تفاصيل دقيقة. ولحل هذه المشكلة، استخدم الباحثون تقنية ذكية لإنشاء "مفتاح إجابة" مثالياً؛ حيث أخذوا نفس شريحة الأنسجة الفيزيائية، وفحصوها، ثم غسلوا الصبغات الأرجوانية والوردية الأصلية، وأعادوا صبغها بمادة كيميائية خاصة تجعل الفيروس مضيئاً. سمح لهم ذلك برؤية أي الخلايا تحتوي على الفيروس بدقة، ومطابقة تلك الخلايا مع الصورة الأصلية، مما خلق خريطة خالية من العيوب لمكان العدوى.
باستخدام هذه الخريطة الدقيقة، درب الفريق نموذجاً حاسوبياً للتعرف على الفيروس في الصور الأصلية غير المصبوغة. واختبروا هذا النظام على مائة عينة مختلفة من الأنسجة، بما في ذلك حالات كان فيها الفيروس وفيراً وحالات كان فيها نادراً للغاية. وأظهرت النتائج أن الكمبيوتر كان فعالاً بشكل ملحو
لا يصدق؛ فقد نجح في تحديد الفيروس في معظم الحالات التي كان موجوداً فيها، حيث رصد 94% من حالات العدوى. وكان مثالياً في العثور على الفيروس عندما كان هناك العديد من الخلايا المصابة، ومع ذلك تمكن من العثور على 80% من الحالات التي كان فيها الفيروس نادراً وصعب الرؤية. كما حدد النظام الأنسجة السليمة بشكل صحيح في 80% من الحالات التي لم يكن فيها فيروس. ورغم أنه كان يشير أحياناً إلى خلايا سليمة على أنها مشبوهة، إلا أن هذه الإنذارات الكاذبة كانت سهلة التمييز من قبل أخصائي الأمراض البشري عند الفحص الدقيق. واستغرقت العملية بأكملها أقل من دقيقة لكل شريحة، وهو جزء ضئيل من الوقت الذي يستغرقه الإنسان لمراجعة العينة نفسها بدقة.
تشير الدراسة إلى أن هذه التكنولوجيا يمكن أن تغير طريقة تعامل الأطباء مع هذه التشخيصات الصعبة. فبدلاً من التخمين فيما إذا كان المريض يحتاج إلى الاختبار الكيميائي الإضافي، يمكن لأخصائي الأمراض أولاً تشغيل العينة عبر هذا النظام الحاسوبي؛ فإذا وجد الكمبيوتر الفيروس، يتم تأكيد التشخيص، وإذا لم يجد الكمبيوتر شيئاً، يمكن للأخصائي أن يكون أكثر ثقة في أن الفيروس غائب حقاً، أو يمكنه تركيز انتباهه على مناطق محددة سلط الكمبيوتر الضوء عليها. هذا النهج لا يحل محل الطبيب البشري بل يدعمه، مما يضمن عدم تفويت أي عدوى بسبب التعب أو الطبيعة الخفية للمرض. ومن خلال الجمع بين سرعة واتساق الكمبيوتر وبين حكم الخبير البشري، يعتقد الباحثون أن بإمكانهم تقليل خطر تفويت العدوى الخطيرة وجعل استخدام الاختبارات الإضافية أكثر كفاءة. لا يزال هذا العمل بمثابة إثبات للمفهوم من مستشفى واحد، ولكنه يقدم مساراً واضحاً نحو مستقبل تساعد فيه التكنولوجيا الأطباء على رؤية ما كان سابقاً أصغر أو أخفت مما يمكن رصده.
غارق في أبحاث مجالك؟
تصلك نشرة يومية بأحدث الأبحاث المطابقة لكلماتك البحثية المفتاحية — مع ملخصات تقنية، بلغتك.