Mit einem Klick auf „digital pipeline“ automatisiert Klassifikation der diabetischen Nierenerkrankung

Eine neue Methode für die Automatisierung der Klassifikation der progressiven zuckerkranken Nierenerkrankung, die Reduzierung der Variabilität und der Steigerung der Präzision, entwickelt von Forschern der Jacobs School of Medicine und Biomedical Sciences an der University at Buffalo.

Beschrieben in einem Papier online veröffentlicht Sept. 5 im Journal of the American Society of Nephrology, der Fortschritt ist zu erwarten zur Minimierung der Variabilität in den Diagnosen unter Pathologen. Es kann auch dazu führen, Verbesserungen in der Diagnose von anderen Bedingungen, und konnte schließlich erlauben Klinikern, um vorherzusagen, vor der Zeit, die Diabetes-Patienten ein höheres Risiko der Entwicklung von Nierenerkrankungen.

Die neue Methode funktioniert wie eine Art „digital pipeline“, die extrahiert und klassifiziert, wichtige Gewebe-Strukturen in renalen Biopsien ähnlich der Weise, wie ein Mensch Pathologe hat.

Diagnose mit einem Klick

„Wir entwickelten den ersten vollautomatischen, digital-pipeline, die, mit einem Klick, diagnostizieren kann, welche Klasse von Nierenerkrankungen ein patient, ohne menschliche intervention“, sagte Pinaki Sarder, Ph. D., Assistenzprofessor der Pathologie und anatomische Wissenschaften, wer ist senior-Autor auf dem Papier.

Die Diagnose basiert auf der Höhe der Krankheit verbundenen Veränderungen in eine renale Biopsie.

Der Fokus ist auf eine Struktur namens den glomerulus, ein sac-wie Bündel von Kapillaren, die first-line-filtration von Blut in die Nieren, und das ist eine der wichtigsten Strukturen in der Niere, die für die überwachung des Krankheitsverlaufs.

„Glomeruli in diabetischen Patienten zeigen progressive Ablagerung von Narbengewebe, die schließlich verhindert, dass der glomerulus aus ordnungsgemäß zu filtern das Blut,“ sagte Brandon Ginley, das Papier der erste Autor und Doktorand in der Abteilung der Pathologie und Anatomische Wissenschaften an der UB.

Die Forscher verglichen dann die Ergebnisse aus der automatisierten Methode zu den drei Nieren-Pathologen, von denen einer als „gold-standard“ der Pathologe. Sie erklärte, dass die automatisierte Methode vereinbart mit dem gold-standard der Pathologe über 50% der Zeit, was darauf hindeutet, dass es gelernt hat, wie man zu diagnostizieren Fall (denn es stimmt mit dem menschlichen Arzt einen Teil der Zeit), aber hat auch gelernt, sich seine eigene Meinung.

„Wenn die Methode gelernt hatte, um vorherzusagen, 100% der gleiche wie der gold-standard für Pathologen, das wäre schlecht, denn das würde bedeuten, dass die Methode zu lernen, die speziell so zu sein, dass bestimmte Arzt, der möglicherweise bias in Ihren Ansatz,“ Ginley erklärt. „Auf diese Weise ist es ähnlich wie ein Mensch die Diagnose aber noch verallgemeinert, ohne über-lernen der bias einer bestimmten Arzt. Das ultimative Ziel ist es, erstellen Sie ein Programm, das kostenlos von der bias einer bestimmten Arzt.“

Derzeit Pathologen klassifizieren eines Patienten Stadium der diabetischen Nephropathie vor allem durch visuelle Beobachtung der glomeruli und der Schätzung der Höhe des Schadens.

„Während die Menge an Schaden, die die Konstituierung von jeder Klasse der Krankheit klar definiert ist, wird die aktuelle Bewertung der Methode nicht vollständig quantitativ erfasst und können anfällig für persönliche Vorurteile“, sagte Ginley.

Um Sie zu verbessern und zu automatisieren und präzise Klassifizierung von physikalischen Eigenschaften in den glomeruli, besser Rechnung zu tragen, Fortschreiten der Krankheit, die Forscher und Kollegen erstellt eine Reihe von rechnerisch definiert Funktionen, die angeben, dass die strukturellen Veränderungen in den glomeruli, das auftreten einer diabetischen Nephropathie.

„Diese rechnerisch angegebenen Quantifizierungen sind nicht anfällig für persönlichen Neigungen und können so verbessern Sie die Genauigkeit, so dass eine Objektive Diagnose ermittelt werden kann,“ Ginley sagte.

Ortsfeste Messungen

Ginley erklärte, dass die digitalen Funktionen basieren auf festen mathematischen Messungen, die nicht beeinflusst werden kann, indem die person zu tun, die Analyse.

„Wenn ein Pathologe läuft der Algorithmus auf einem Stück durch Biopsie gewonnene Gewebe und einem anderen Pathologen läuft der Algorithmus auf dem gleichen Stück des Gewebes, sowohl von Ihnen sollte bekommen genau das gleiche Ergebnis“, sagte er. „Ein Pathologe kann dann eine Einstufung, die der Algorithmus zugewiesen hat, um den Patienten die Gewebe-und es verwenden, um besser zu informieren, seine endgültige Diagnose.“

„Der Algorithmus ist auch flexibel genug, um akzeptiert eine beliebige Anzahl von neuen oder anderen Funktionen, aber die Funktionen, die ich ausgewählt sind gezielt zu quantifizieren wichtigsten Charakteristika der diabetischen Erkrankung, wie Vernarbung der glomeruli, die berichtet wird in der letzten klinischen Literatur.

„Mit einem Satz von features, die hand-in Handarbeit von einem Menschen ist vorteilhaft, weil es erhöht die Fähigkeit der Kliniker, zu interpretieren, warum der Algorithmus zu einer bestimmten Entscheidung,“ Ginley sagte.

Er stellte fest, dass die menschliche Niere kann bis zu etwa 1 million glomeruli, aber nur ein sehr kleiner Anteil von Ihnen, die in einer Biopsie.

Um die meisten Informationen aus diesen Kapillaren, schufen die Forscher eine Art von neuronalen Netzwerk-algorithmen erkennen komplexe Muster und Beziehungen. Das Netzwerk, das Sie geschaffen, ist einem rekurrenten neuronalen Netzwerk, das speziell für die Arbeit auf einer Sequenz von beobachteten Daten, Ginley, sagte.

„Die rekurrenten neuronalen Netzwerk habe ich so gestaltet, nimmt die Menge der glomerulären Funktionen als eine Folge-und-Ausgänge, wie es klassifiziert die Biopsie“, sagte er. „Auf diese Weise, er untersucht die Eigenschaften der einzelnen glomerulus in der Reihenfolge eins nach dem anderen auswählen, was ist die wichtigste information, die von jedem und zu ermitteln, wie diese Informationen abgebildet werden sollen, um zu einer endgültigen Diagnose, die gleiche Weise Pathologen tun.“

Die Vorhersage einer schweren Erkrankung

Die gesammelten Informationen von renalen Biopsien, die mithilfe dieser Methode konnte schließlich erlauben Klinikern, um vorherzusagen, welche Diabetes-Patienten sind wahrscheinlich zu entwickeln, die mehr schweren Nieren-Erkrankung.