Per què estudiem el teixit adipós?

El diagnòstic del càncer sovint comença amb l’estudi de biòpsies de teixit. Aquestes mostres habitualment es tenyeixen amb hematoxilina i eosina (H&E) i s’examinen al microscopi. Avui dia, la patologia digital i la intel·ligència artificial (IA) ens permeten analitzar aquestes imatges a una escala molt més gran i amb molt més detall.

La IA pot detectar patrons visuals en el teixit que poden estar relacionats amb com es desenvolupa una malaltia, com n’és d’agressiva o com pot respondre un pacient al tractament. Aquests patrons poden esdevenir biomarcadors: característiques mesurables en el teixit que proporcionen informació biològica o clínica útil.

Per què centrar-nos en el teixit adipós?

Aquest projecte se centra en el teixit adipós, també conegut com a teixit gras. El teixit adipós és fàcil d’identificar en moltes mostres de biòpsia, però sovint es passa per alt.

El teixit adipós no és només una reserva passiva d’energia. Té un paper important en la inflamació, la senyalització hormonal, el metabolisme i el remodelatge tissular. Aquests processos estan estretament relacionats amb malalties com el càncer.

Els investigadors han observat que la forma, la mida, la densitat i l’organització dels adipòcits (cèl·lules grasses) poden contenir informació valuosa sobre la malaltia. En altres paraules, el teixit adipós pot contenir nous biomarcadors que ens podrien ajudar a entendre millor el càncer i altres malalties.

Quin és el repte?

Tot i que el teixit adipós és clarament visible en moltes imatges histològiques, és difícil d’analitzar automàticament.

Durant la preparació del teixit, les parets fines que envolten els adipòcits poden aparèixer trencades, tènues o incompletes. Per això, els models d’IA poden cometre errors en segmentar el teixit. Per exemple, poden fusionar vacúols veïns que haurien de romandre separats, o no seguir un límit tissular real.

Aquests errors redueixen la qualitat de les anotacions i dificulten mesurar de manera fiable la morfologia del teixit adipós. Això és un problema important si volem utilitzar aquestes característiques com a biomarcadors.

Per què és important l’anotació humana?

Molts d’aquests errors són visualment comprensibles per a les persones, fins i tot quan són difícils per a la IA.

Una persona sovint pot reconèixer quan una paret tissular hauria de continuar, quan un límit està mal situat o quan una imatge és massa poc clara per anotar-la amb confiança. Això fa que la tasca sigui especialment adequada per a una revisió humana col·laborativa.

Implicant voluntaris, podem millorar la qualitat de les anotacions a una escala molt més gran de la que seria possible només amb revisió experta.

Quins són els objectius d’aquest projecte?

Aquest projecte té dos objectius principals:

1. Millorar les anotacions de teixit en imatges histològiques de teixit adipós
   Els voluntaris ajuden a revisar màscares generades per IA i a identificar casos en què les parets tissulars falten o estan col·locades incorrectament.

2. Donar suport al descobriment de biomarcadors
   Unes anotacions millors permeten als investigadors mesurar amb més precisió la morfologia del teixit adipós. Aquestes mesures millorades poden ajudar a identificar nous biomarcadors relacionats amb el càncer i altres malalties.

Com ajudaran les contribucions dels voluntaris?

Per a cada imatge, els voluntaris revisen una vista de dos panells que inclou:

• la tessel·la histològica original
• la màscara de teixit predita

Els voluntaris ajuden a decidir si la màscara és:

• clarament correcta
• paret discontínua
• massa difícil o ambigua per valorar-la amb confiança

Si la imatge es classifica com a paret discontínua, es poden utilitzar eines de dibuix per corregir la màscara.

Aquestes contribucions ens ajudaran a construir conjunts de dades millors, millorar els models d’IA i estudiar el teixit adipós com a font de biomarcadors de malaltia.

Figura 1. Exemple d’una tessel·la histològica i de la màscara de teixit predita per la IA. Els voluntaris revisen aquestes imatges per decidir si la màscara és clarament correcta, si hi ha una paret discontínua o si és massa ambigua per valorar-la amb confiança.

Per què és important?

Una anotació millor no és només una millora tècnica. És un pas necessari cap a una millor comprensió biològica.

Si podem mesurar el teixit adipós amb més precisió, podríem descobrir patrons tissulars relacionats amb la progressió del càncer, el pronòstic o altres canvis associats a la malaltia. D’aquesta manera, les contribucions dels voluntaris poden donar suport directament a la recerca biomèdica.

Un enfocament col·laboratiu

Aquest projecte combina:

• patologia digital
• intel·ligència artificial
• ciència ciutadana

Treballant plegats, investigadors i voluntaris poden generar dades de més qualitat i obrir noves vies per al descobriment de biomarcadors.