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A terapia com células-tronco está na vanguarda da medicina regenerativa, mas até agora os pesquisadores e médicos tiveram que avaliar meticulosamente a qualidade das células-tronco observando cada célula individualmente sob um microscópio. Agora, pesquisadores do Japão encontraram uma maneira de acelerar esse processo, usando o poder da inteligência artificial (IA).

Em um estudo publicado em fevereiro na Stem Cells , pesquisadores da Tokyo Medical and Dental University (TMDU) relataram que seu sistema de IA, chamado DeepACT, pode identificar células-tronco saudáveis ​​e produtivas da pele com a mesma precisão que um ser humano.

As células-tronco são capazes de se desenvolver em vários tipos diferentes de células maduras, o que significa que podem ser usadas para fazer crescer novos tecidos em casos de lesão ou doença. As células-tronco dos queratinócitos (pele) são usadas para tratar doenças hereditárias da pele e para fazer crescer camadas de pele que são usadas para reparar grandes queimaduras.

As células-tronco dos queratinócitos são um dos poucos tipos de células-tronco adultas que crescem bem em laboratório. Os queratinócitos mais saudáveis ​​movem-se mais rapidamente do que as células menos saudáveis, portanto, podem ser identificados pelo olho usando um microscópio. No entanto, esse método é demorado, trabalhoso e sujeito a erros. “

Takuya Hirose, autor principal

Para resolver isso, os pesquisadores pretendiam desenvolver um sistema que identificasse e rastreasse o movimento dessas células-tronco automaticamente.

“Treinamos esse sistema por meio de um processo chamado ‘aprendizado profundo’ usando uma biblioteca de imagens de amostra”, disse o co-autor principal, Jun’ichi Kotoku. “Em seguida, testamos em um novo grupo de imagens e descobrimos que os resultados eram muito precisos em comparação com a análise manual.”

Além de detectar células-tronco individuais, o sistema DeepACT também calcula o ‘índice de movimento’ de cada colônia, que indica a rapidez com que as células da região central da colônia se movem em comparação com as da região marginal. As colônias com o índice de movimento mais alto tinham muito mais probabilidade de crescerem bem do que as colônias com índice de movimento mais baixo, tornando-as boas candidatas para a geração de camadas de pele nova para transplante em pacientes queimados.

“DeepACT é uma nova maneira poderosa de realizar o controle de qualidade preciso de células-tronco de queratinócitos humanos e tornará esse processo mais confiável e mais eficiente”, afirma Daisuke Nanba, autor sênior.

Dado que os transplantes de pele podem falhar se contiverem muitas células-tronco prejudiciais ou improdutivas, ser capaz de identificar rápida e facilmente as células mais adequadas seria uma vantagem clínica considerável. O controle de qualidade automatizado também pode ser valioso para a fabricação de células-tronco industriais, para ajudar a garantir um fornecimento estável de células e reduzir os custos de produção.

Texto retirado de News Medical.
Créditos da imagem: Modern Retina.

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