Coloração virtual de tecidos em 3D
Mais de 150 anos após o advento da patologia celular de Virchow, a histologia poderá estar novamente à beira de uma transformação fundamental
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Investigadores do Instituto Paul Scherrer (PSI) desenvolveram uma plataforma de IA que cora imagens de tecidos obtidas por tomografia computadorizada, como se tivessem sido obtidas a partir de secções clássicas de tecido. No futuro, isto poderá permitir a análise tridimensional e não destrutiva de alterações patológicas. O estudo foi publicado na revista *Journal of the Royal Society Interface*.
Rudolf Virchow revolucionou a medicina quando formulou a sua teoria celular da doença no séculoXIX: as doenças não surgem inexplicavelmente no organismo, mas sim em células e tecidos específicos. Até hoje, a patologia — o estudo dos processos patológicos — baseia-se essencialmente na análise demorada de secções finas de tecido, que são coradas e depois observadas ao microscópio.
Agora, uma equipa de investigação internacional do Instituto Paul Scherrer (PSI) conseguiu superar esta limitação bidimensional. Recorrendo à microtomografia computadorizada de alta resolução (µCT) e à inteligência artificial, um grupo liderado pelo físico Goran Lovric, do Centro de Ciência Fotónica do PSI, gerou colorações virtuais de amostras de tecido, as chamadas colorações histológicas. Isto poderá, potencialmente, eliminar a necessidade de preparar e corar secções ultrafinas e delicadas. «Demonstrámos, pela primeira vez, que uma coloração virtual baseada em TC pode proporcionar resultados semelhantes aos da histologia laboratorial convencional», explica Lovric. «Isto poderá abrir caminho a uma vasta gama de aplicações clínicas e científicas.»
Marcadores de cor familiares da histologia
Os investigadores combinaram a micro-TC de contraste de fase (PCµCT) de alta resolução com métodos de aprendizagem automática. A plataforma chama-se VISTACT – abreviatura de «coloração virtual por microtomografia computadorizada». Enquanto a tomografia computadorizada convencional mede principalmente diferenças na densidade dos raios X, a micro-TC de contraste de fase utiliza informação adicional dos raios X, conseguindo assim uma visualização significativamente melhor dos tecidos moles. Isto permite a visualização tridimensional de estruturas anatómicas finas à escala do micrómetro – até agora, no entanto, apenas em escala de cinzentos. Na patologia, no entanto, os especialistas são formados para interpretar os contrastes de cor típicos das colorações histológicas convencionais: os núcleos celulares aparecem azul-violeta, o colagénio rosa e as fibras elásticas escuras. Muitos destes pontos de referência visuais perdem-se nos conjuntos de dados de TC em escala de cinzentos.
«Por isso, quisemos transpor o mundo de cores familiar da histologia para os dados tridimensionais da TC», explica Lovric. Para o conseguir, os investigadores treinaram um modelo de IA especializado utilizando pares de secções histológicas reais e as respetivas imagens de TC. Desta forma, o modelo de IA aprendeu quais os padrões microscópicos que normalmente recebem cada tipo de coloração. Conseguiu então colorir virtualmente novos dados de TC — essencialmente uma tradução automática entre dois mundos de imagem.
Localização mais precisa
Um passo técnico crucial foi o mapeamento preciso das imagens. As secções histológicas têm apenas alguns micrómetros de espessura e podem facilmente ficar distorcidas durante o corte ou a montagem. Além disso, é essencial determinar exatamente onde cada secção se localiza no conjunto de dados tridimensional da TC. O grupo de investigação de Lovric desenvolveu um processo em várias etapas que identifica automaticamente a camada correspondente e a compara com os dados histológicos. Segundo os investigadores, este mapeamento espacial é significativamente mais preciso do que os métodos padrão anteriores.
Para realizar a coloração virtual, os investigadores utilizaram uma rede adversária generativa condicional — um modelo de IA especializado na tradução de imagem para imagem. Com imagens em escala de cinzentos provenientes de exames de micro-TC como entrada, o modelo gerou amostras histológicas virtuais. Notavelmente, a IA não produziu apenas áreas de cor grosseiras, mas sim componentes tecidulares plausivelmente diferenciados de vários tipos: o sangue nos vasos finos apresentava-se amarelado, as estruturas de colagénio cor-de-rosa e as superfícies nos pulmões cinzentas a violetas.
Teste em tecido pulmonar fornece prova de conceito
Os investigadores testaram o seu novo método em tecido pulmonar retirado de indivíduos com hipertensão pulmonar. Esta condição envolve uma remodelação patológica dos vasos pulmonares. «Conseguimos mapear as regiões vasculares alteradas em três dimensões», afirma Cristina Almagro-Pérez. Ela é a primeira autora da nova publicação e trabalhou no grupo de Goran Lovric durante a sua tese de mestrado. Atualmente, desenvolve investigação nos EUA.
A nova técnica pode ser automatizada e funciona significativamente mais rápido do que o método atual. No entanto, ainda não está pronta para utilização de rotina em hospitais: a imagiologia por contraste de fase necessária foi realizada na linha de feixe TOMCAT da Swiss Light Source (SLS), uma das grandes instalações de investigação do PSI. Os volumes de dados resultantes foram enormes e a resolução revelou-se frequentemente insuficiente para representar de forma fiável os núcleos celulares individuais.
Além disso, a histologia virtual continua a ser uma reconstrução estatística: a plataforma de IA não gera informação histológica real, mas sim previsões plausíveis com base nos dados de treino. Almagro-Pérez e Lovric salientam que o procedimento ainda não atingiu a qualidade necessária para o diagnóstico de rotina. No entanto, a «prova de conceito» foi estabelecida e o método é, em princípio, aplicável ao exame de várias doenças. Especialmente no exame de tumores, lesões vasculares ou arquiteturas tecidulares complexas, esta forma de patologia 3D não destrutiva tem o potencial de acelerar a investigação sobre biomarcadores de doenças e, assim, abrir novas perspetivas de diagnóstico a longo prazo.
Mais de 150 anos após o advento da patologia celular de Virchow, a histologia poderá estar novamente à beira de uma transformação fundamental.
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