Etapa I Prepararea si executia componentelor IPG
 
8 ian 2025 – 31 dec 2025
 
HoloPath si-a propus să valideze o procedura inteligentă de stadializare (IPG) a probelor bioptice de polipi colonici și adenocarciom, integrand modele de învațare automată avansată (deep learning) cu imagistica prin microscopie holografică digitală (DHM). Aceasta metode de microscopie este neinvazivă, nedistructivă, fără scanare, oferind imagini cantitative de fază optică (HI) care contin informații la scara nano despre alterațiile induse de transformarea malignă, bazat pe conținutul de proteine al probelor de țesut.

In Etapa I au fost stabilite protocoalele pentru selectia cazurilor si pentru prepararea lamelor seriate. S-au obtinut seturi de lame seriate (S1 – lama necolorata; S2 – lama cu coloratie histologica HE si S3 – lama cu coloratie speciala Van Gieson, tricrom Masson sau IHC) impreuna cu informatii despre diagnosticul clinic, protocolul de preparare utilizat si diagnosticul  histopatologic atribuit. A fost stabilit si optimizat, pe baza principiilor fizice care stau la baza acestei metode de microscopie, protocolul pentru iregistrarea hologramelor probelor de tesut necolorat si reconstructia in timp real a HI. A fost obtinuta biblioteca extinsa de 500 HI ale lamelor de tesut necolorate din cele 5 categorii clinice (polipi adenomatoși cu displazie de grad scăzut și înalt, adenocarcinom bine/mediu și slab diferențiat),  impreuna cu imaginile de referinta RI  ale sectiunilor seriate colorate HE. Au fost calculati parametri holografici corelați cu modificarile histologice evidentiate pe lame seriate cu coloratii standard/speciale. In urma testarii relevantei  statistice a acestora  pentru caracterizarea structurilor histologice asa cum apar in HI si pentru clasificarea benign/malign, a fost stabilita o lista de biomarkeri holografici calificati HB.

Au fost implementate modele de tip Deep Learning pentru segmentarea cu acuratete de 96% a glandelor colonice din HI. Pornind de la segmentarea manuala a leziunilor din HI si calculul HB, a fost implementata pentru probele de limfoganglion o metoda bazata pe superpixeli si pe modele de tip Machine Learning supervizat, procedura delimitand invazia de tesutul normal cu o Sensibilitate de 97.91% si o Specificitate de 98.62%. Rezultatul oferit este o HI in care tesutul metastatic este delimitat in mod automat in timp ce zonele probei cu probabilitate ridicata de malignitate, care necesita decizie umana (de exemplu cele de la limita de invazie) sunt semnalizate.

IPG va fi disponibil pentru utilizare prin intermediul unei Interfete care faciliteaza apelarea algoritmilor si accesarea arhivelor de imagini si parametri. Interfata Holopath a fost dezvoltata in cadrul Etapei I la nivel de componente functionale, extinzand capabilitatile Napari prin trei ferestre dedicate (Holopath Tools, Holopath Details si Properties Exporter ) importului, afisarii si manipularii HI. Parametrilor HB pot fi calculati pe regiuni de interes marcate/etichetate cu instrumente semi-autoomate.

Rezultatele obtinute in Etapa I creaza premize favorabile pentru implementarea celei de-a doua etape a proiectului HoloPath, in cadrul careia care urmeaza sa se asigure: integrarea componentelor dezvoltate in Etapa I (biblioteci de imagini HI si RI, liste de parametri HB, modele DL si ML supervizate antrenate sa efectueze sarcini variate de tip segmentare/ caracterizare/ clasificare/ stadializare) in Interfata HoloPath pentru aplicarea IPG si  validarea IPG ca instrument de diagnostic asistat de computer in laboratorul de Anatomie Patologica, in paralel cu fluxul de diagnostic histologic standard.