L’analisi digitale dei tessuti renali sta rivoluzionando il campo della diagnostica medica. In particolare, la valutazione automatica dell’infiammazione renale rappresenta un nuovo approccio all’analisi del tessuto che potrebbe portare a importanti progressi nella cura dei pazienti con trapianto renale.
La valutazione dell’infiammazione totale è un fattore importante nella valutazione del risultato del trapianto di rene, ma richiede la quantificazione degli oggetti a livello cellulare o inferiore. A tal fine, uno studio recente ha utilizzato le immagini colorate con CD45, acquisite tramite microscopio ottico, e gli strumenti di analisi delle immagini per quantificare la quantità di infiammazione non glomerulare all’interno del tessuto renale.
Il metodo utilizzato ha analizzato sessanta immagini di biopsie renali e ha utilizzato diversi metodi di soglia utilizzando intensità di pixel e dimensioni degli oggetti per identificare l’infiammazione nel tessuto. Inoltre, le reti neurali convoluzionali sono state utilizzate per separare i glomeruli dagli altri oggetti nel tessuto. La misura combinata di infiammazione è stata quindi correlata con la classificazione dell’infiammazione totale di Banff e i risultati del trapianto.
I risultati dello studio hanno mostrato che l’identificazione dei glomeruli nelle biopsie ha avuto un’alta fedeltà (con un coefficiente di dice di .858). I punteggi di infiammazione totale continuo hanno mostrato una buona correlazione con la riscoreggatura di Banff (con una correlazione di Pearson massima di .824). Inoltre, un set di soglie separate ha mostrato una correlazione significativa con la perdita di innesto alloimmunitario.
La valutazione automatica dell’infiammazione ha mostrato una forte correlazione con la valutazione di Banff, dimostrando che l’analisi digitale dei tessuti renali rappresenta uno strumento potente per la diagnostica medica, in quanto è riproducibile, automatizzabile e fornisce dati molto più dettagliati per gli studi. #infiammazionerenale #analisiimmagine #trapiantorenale @medicina
