Classificació de cèl·lules sanguínies anormals mitjançant models de machine learning i les seves aplicacions al diagnòstic
Línea de investigación
Anna Merino (Clínic)
Consultora Senior Laboratori Core-Servei de Bioquímica i Genètica Molecular
José Rodellar (UPC)
Professor Matemàtiques UPC
Presentació
Problema
Determinades malalties hematològiques, com són les leucèmies i limfomes, són malalties greus que poden aparèixer a totes les edats i la prevalença de les quals augmenta amb l'edat. En aquest sentit, a l'any 2018 més de 300.000 morts s'han associat a la leucèmia aguda. La leucèmia aguda mieloide és un càncer agressiu amb 3,7 nous casos per 100.000 habitants per any i amb una supervivència als 5 anys de només el 19% a Europa. Per al diagnòstic inicial de les esmentades malalties és crucial l'anàlisi morfològica de les cèl·lules sanguínies circulants en sang perifèrica, encara que aquest estudi presenta un cert grau de subjectivitat i requereix experiència i habilitat elevada.
Aproximació
El grup de recerca multidisciplinar aborda el problema de la classificació automàtica de cèl·lules sanguínies anormals en malalties hematològiques greus i no hematològiques (malària, COVID-19) mitjançant eines computacionals basades en machine learning. L'impacte més recent respecte a la utilització de tècniques de deep learning a diferents àrees de la medicina ha motivat que el nostre objectiu se centri en el disseny de models de classificació automàtica d'imatges i anàlisi de dades basades en aquestes tecnologies.
Impacte
Models automàtics per al reconeixement d'imatges de cèl·lules sanguínies anormals poden ser de gran utilitat com a suport diagnòstic a l'especialista del laboratori, ja que permeten la detecció objectiva d'anomalies morfològiques característiques de malalties greus. El diagnòstic precoç d'aquestes malalties contribueix a un tractament precoç i millora el seu pronòstic.
Membres de l'equip
Anna Merino
Angel Molina
José Rodellar
Kevin Barrera
Santiago Alférez
Publicacions
K. Barrera, J. Rodellar, S. Alférez, A. Merino. A deep learning approach for automatic recognition of abnormalities in the cytoplasm of neutrophils. Computers in Biology and Medicine, 2024, 108691.doi: 10.1016/j.compbiomed.2024.108691. Epub 2024 Jun 4.
A Merino, J Laguna, M Rodríguez-García, A Casanova, J Julian, A Molina. Performance of the Mindray MC-80 automated digital cell morphology analyser in detection of normal and abnormal blood cells: Comparison with the CellaVision DM9600. Int J Lab Hem 2023. doi: 10.1111/ijlh.14178. Epub 2023 Sep 25.
K. Barrera, J. Rodellar, S. Alférez, A, Merino. Automatic normalized digital color staining in the recognition of abnormal blood cells using generative adversarial networks. Computer Methods and Programs in Biomedicine, 2023, 240, 107629. doi: 10.1016/j.cmpb.2023.107629. Epub 2023 May 30.
K. Barrera, A. Merino, A. Molina, J. Rodellar, J (2023). Automatic generation of artificial images of leukocytes and leukemic cells using generative adversarial networks (syntheticcellgan). Computer Methods and Programs in Biomedicine, 2023, 229, 107314.
J Laguna, M Rodríguez-García, A Molina, A Merino. Kimura disease as an uncommon cause of persistent hypereosinophilia: a diagnostic challenge. Biochem Med 2023. doi: 10.11613/BM.2023.020801.
J. Rodellar, K Barrera, S. Alférez, L. Boldú, J. Laguna, A. Molina, A. Merino. A deep learning approach for the morphological recognition of reactive lymphocytes in patients with COVID-19 infection. Bioengineering, 2022, 9(5), 229. doi: 10.3390/bioengineering9050229
A Merino and J Rodellar. Quantitative features to assist in the diagnostic assessment of chronic lymphocytic leukemia progression. J Pathol 2022; 256:4-14. doi: 10.1002/path.5858. Epub 2022 Feb 3.
L Boldú, J Laguna, A Casanova, Saray García, Angel Molina and A. Merino. Serum body fluid evaluation using the new automated hematology analyser Mindray BC-6800Plus. Clin Chem Lab Med 2022; 2022 Aug 31;60(11):1786-1795.doi: 10.1515/cclm-2022-0447. Print 2022 Oct 26.
Moreno-Castaño AB, Diaz-Ricart M, Escolar G, García E, Mañú-Pereira MDM, Idrizovic A, Matute M, Molina A, Faneca J, Merino A. Southeast Asian ovalocytosis detected in a critical patient with COVID-19 pneumonia. Int J Lab Hematol. 2022 May 17. 2022 Oct;44(5):e215-e218. doi: 10.1111/ijlh.13878. Epub 2022 May 17.
L. Boldú, A. Merino, A. Acevedo, A. Molina, J. Rodellar. A deep learning model (ALNet) for the diagnosis of acute leukemia lineage using peripheral blood cell images. Computer Methods and Programs in Biomedicine, 2021, 202, 105999. doi: 10.1016/j.cmpb.2021.105999. Epub 2021 Feb 12.
A Acevedo, A Merino, L Boldú, A Molina, S Alférez, J Rodellar. A new convolutional neural network predictive model for the automatic recognition of hypogranulated neutrophils in myelodysplastic syndromes. Computers in Biology and Medicine. 2021 Jul:134:104479. doi: 10.1016/j.compbiomed.2021.104479. Epub 2021 May 11.
A Molina, J Rodellar, L Boldú, A Acevedo, S Alférez, A Merino. Automatic identification of malaria and other red blood cell inclusions using convolutional neural networks. Computers in Biology and Medicine. doi: 10.1016/j.compbiomed.2021.104680.
A Acevedo, A Merino, S Alferez, A Molina, L Boldú, J Rodellar. A dataset of microscopic peripheral blood cell images for development of automatic recognition systems. Data in Brief 30 (2020) 105474. doi: 10.1016/j.dib.2020.105474. eCollection 2020 Jun
N Raskilova, M Cuatrecasas, A Molina, M Rodrigo, L Moreira, J Laguna, M Rodríguez, FM Pérez, JC Laguna and A Merino. Signet ring cell carcinocythaemia in an advanced gastric carcinoma. Int J Lab Hem 2020; 2020 Oct;42(5):e231-e233. doi: 10.1111/ijlh.13259. Epub 2020 Jun 5.
M. Delgado-Ortet, A. Molina, S. Alférez, J. Rodellar, A. Merino. A deep learning approach for segmentation of red blood cell images and malaria detection. Entropy, 2020, 22 (6), 657. doi: 10.3390/e22060657.
A Merino, A Vlagea, A Molina et al. Atypical lymphoid cells circulating in blood in COVID-19 infection: morphology, immunophenotype and prognosis value. J Clin Pathol 2020. doi: 10.1136/jclinpath-2020-207087. Epub 2020 Dec 11.
A Merino, A Molina, M Rodríguez-García et al. Detection and significance of green inclusions in peripheral blood neutrophils and monocytes. Int J Lab Haem 2020. 2021 Apr;43(2):e92-e94. doi: 10.1111/ijlh.13421. Epub 2020 Dec 8.
A. Acevedo, S. Alférez, A. Merino, L. Puigví, J. Rodellar. Recognition of peripheral blood cell images using convolutional neural networks. Computer Methods and Programs in Biomedicine, 2019. doi: 10.1016/j.cmpb.2019.105020. Epub 2019 Aug 9.
L. Boldú, A. Merino, S. Alférez, A. Molina, A. Acevedo, J. Rodellar. Automatic recognition of different types of acute leukemia in PB by image analysis. Journal of Clinical Pathology, 2019, doi: 10.1136/jclinpath-2019-205949. Epub 2019 Jun 29.
S. Alférez, A. Merino, L. Puigví, J. Rodellar. Color clustering segmentation framework for image analysis of malignant lymphoid cells in peripheral blood. Medical and Biological Engineering and Computing, 2019. doi: 10.1007/s11517-019-01954-7. Epub 2019 Feb 7.
Oliver-Caldes A, González-Farré B, Merino A, Rozman M. Carcinocytaemia in an advanced stage of invasive ductal carcinoma of the breast. Br J Haematol. 2019; 185(1): 8. doi: 10.1111/bjh.15678.
Vicente-Steijn R, Tomé A, Maduell F, Xipell M, Castro P, A Molina, A Merino. Green inclusions in neutrophils: A critical finding that must be reported. Int J Hem 2019. doi: 10.1111/ijlh.13138. Epub 2019 Dec 24.
Puigví L, Merino A, Alférez S, Boldú L, Acevedo A, Rodellar J. Quantitative cytologic descriptors to differentiate CLL, Sézary, granular, and villous lymphocytes through image analysis. J Clin Pathol. 2019; doi: 10.1093/ajcp/aqz025.
Molina A, Alcaraz J, Guiñón L, Pérez A, Segurana A, Reverter JC, Bedini JL, Merino A. Study of the analytical performance at different concentrations of hematological parameters using Spanish EQAS data. Clin Chem Lab Med, 2019. doi: 10.1515/cclm-2019-0108.
A. Merino, L. Puigví, L. Boldú, S. Alférez, J. Rodellar. Optimizing morphology through blood cell image analysis. International Journal of Laboratory Hematology, 2018. doi: 10.1111/ijlh.12832.
J. Rodellar, S. Alférez, A. Acevedo, A. Molina, A. Merino. Image processing and machine learning in the morphological analysis of blood cells. International Journal of Laboratory Hematology, 2018. doi: 10.1111/ijlh.12818.
A Merino, L Boldú, A Ermens. Acute myeloid leukemia: how to combine multiple tools. Int J Lab Hematol 2018;40 (Suppl.1):54-61. doi: 10.1111/ijlh.12831.
J Wong- Arteta, A Merino, S Torrente, JM Banales, L Bujanda. High fluorescence cell counts in ascitic body fluids for carcinomatosis screening. Clin Chem Lab Med. 2018 Oct 25;56(11):272-274. doi: 10.1515/cclm-2018-0359.
Principals prestacions utilitzades
Hemograma
Morfologia de sang perifèrica
Estudi del frotis de sang
Estudi citològic urgent sang total
Patents
Títol: Mètode implementat per ordinador per a reconeixement i classificació de cèl·lules sanguínies anormals i programes informàtics per dur a terme el mètode
Inventors: S. Alferes, A. Merino, J. Rodellar, L. Mujica, M. Ruiz
Número de registre: P201331348
Projecte en curs:
Computational System for the Diagnosis of Acute Leukemia and Lymphoma from Peripheral Blood Images: Proof of Concept and Roadmap for Technological Valorization. Ministerio de Ciencia, Innovación y Universidades. Project 2023-2024.
Altres línies estratègiques de recerca
Desenvolupament d'un panell de seqüenciació massiva (NGS) a leucèmia limfocítica crònica.
-
Els càncers de vulva independents de VPH semblen ser més agressius que els tumors associats al VPH i, dins dels tumors VPH-independents, aquells amb alteracions de p53 semblen tenir més agressivitat. Infeliçment, són pràcticament inexistents els estudis en què s'analitzin i es comparin les característiques moleculars d'aquests tumors.
-
El carcinoma colorectal en estadis inicials pot tenir micrometàstasi als ganglis limfàtics, no detectables mitjançant l’anàlisi histològic convencional.
El servei d'Anatomia Patològica està en constant actualització i innovació. La implementació de noves tecnologies complementàries al diagnòstic convencional s'estudia activament per a proporcionar els millors diagnòstics als nostres pacients.
Les malalties minoritàries d’origen genètic representen actualment greus problemes de salut. El nostre grup aborda aquesta qüestió des d'una perspectiva multidisciplinar per millorar el diagnòstic i el seu tractament.
-
Una resposta inflamatòria excessiva juga un paper clau en el desenvolupament de les complicacions hepàtiques. El nostre laboratori investiga com combatre aquesta inflamació promovent la formació de lípids que promouen la resolució de la inflamació.
-
,
Actualment, una de cada cinc parelles pateix problemes de fertilitat. El nostre grup, aborda aquesta qüestió principalment des del punt de vista del factor masculí, i des de un punt de vista multi-òmic amb l'objectiu de descobrir els mecanismes fonamentals necessaris per a la fertilitat masculina i identificar noves causes moleculars de la infertilitat.
Determinades malalties hematològiques, com són les leucèmies i limfomes, són malalties greus que poden aparèixer a totes les edats i la prevalença de les quals augmenta amb l'edat.
-
Les neoplàsies humanes i les malalties inflamatòries tenen uns mecanismes genètics i moleculars implicats en el seu desenvolupament i progressió que es poden conèixer mitjançant tècniques moleculars i digitals aplicades als teixits.
El grup treballa per entendre els mecanismes moleculars implicats en el desenvolupament i la progressió de les neoplàsies limfoides.
-
Les malalties metabòliques hereditàries (MMH) són malalties rares monogèniques que afecten el metabolisme causant una alta morbimortalitat. Els avenços tecnològics permeten identificar noves patologies i biomarcadors. No es disposa de tractament per a totes les MMH, per la qual cosa es requereix la recerca de noves teràpies.
Els gens (base del funcionament dels organismes vius) també defineixen el sistema immunitari i, per tant, també la majoria de malalties humanes.
Els gens (base del funcionament dels organismes vius) també defineixen el sistema immunitari i, per tant, també la majoria de malalties humanes.
Els gens (base del funcionament dels organismes vius) també defineixen el sistema immunitari i, per tant, també la majoria de malalties humanes.
Els tractaments davant de patògens com el VIH, virus de les hepatitis, virus de la grip o citomegalovirus poden veure's afectats pel desenvolupament de mutacions virals que confereixen resistència a un determinat fàrmac o grup de fàrmacs.
-
Actualment, la supervivència dels pacients trasplantats de fetge als cinc anys és entre un 70%-80%. Una esperança que, en gran mesura, està condicionada pels efectes de l'envelliment i el tractament immunosupressor.
Les malalties hepàtiques i cardíaques representen actualment greus problemes de salut. El nostre grup aborda aquesta qüestió des d'una perspectiva multifactorial, utilitzant la biologia molecular, la recerca en biomarcadors sanguinis i la nanomedicina per a identificar eines diagnostiques i terapèutiques en aquestes malalties.