Mejorando el diagnóstico del cáncer con el marco DIOR-ViT

El cáncer es un gran problema de salud en todo el mundo, causando millones de nuevos casos y muertes cada año. Los doctores suelen tomar muestras de tejido de los pacientes cuando sospechan de cáncer. Estas muestras se tiñen y se examinan bajo un microscopio por patólogos para confirmar si hay cáncer y qué tipo es. Aunque ha habido muchos avances en medicina, el examen de estas muestras depende en gran medida de humanos, lo que puede llevar a errores e inconsistencias. Este método manual es lento y puede afectar la calidad de la atención médica. Por eso, hay una gran necesidad de formas más rápidas y confiables para diagnosticar el cáncer.

Un nuevo enfoque llamado patología computacional combina inteligencia artificial y técnicas de imagen avanzadas para ayudar a los doctores a analizar muestras de tejido. Muchas de estas herramientas utilizan métodos de aprendizaje profundo, particularmente un tipo llamado redes neuronales convolucionales (CNN). Estas redes han sido útiles para varias tareas, incluyendo segmentar tejido, detectar división celular, predecir respuestas a tratamientos y clasificar el cáncer. Recientemente, un método más nuevo llamado Vision Transformer (ViT) ha ganado popularidad por su gran rendimiento en tareas visuales.

Los grados de cáncer indican cuán agresivo es el cáncer, y cada grado tiene sus propios patrones únicos. Normalmente, los patólogos miran estos patrones y asignan un grado basado en sus hallazgos. Sin embargo, este proceso de clasificación a menudo trata los grados de cáncer como categorías separadas y no relacionadas, ignorando el hecho de que algunos grados son peores que otros. Por ejemplo, grados más altos generalmente significan cáncer más grave. Para abordar esto, los investigadores han sugerido un método que considera la relación entre grados como una especie de sistema de clasificación. Este sistema podría mejorar cómo clasificamos el cáncer.

Para clasificar mejor los grados de cáncer, se ha desarrollado un nuevo marco llamado DIOR-ViT. Este método utiliza el Vision Transformer y lo combina con dos enfoques de aprendizaje: aprendizaje multi-tarea y aprendizaje por orden. En DIOR-ViT, el modelo analiza una muestra de tejido y produce una representación detallada de sus características. El modelo está diseñado para trabajar en dos tareas al mismo tiempo: predecir el grado de cáncer y clasificar los grados según su gravedad.

Para la tarea de predicción del grado de cáncer, el modelo busca patrones específicos en la muestra de tejido para determinar a qué grado pertenece. En la tarea secundaria, el modelo aprende la clasificación entre muestras de tejido comparándolas y observando sus diferencias. Este enfoque busca crear una comprensión más precisa de cómo se relacionan los grados de cáncer entre sí.

Para optimizar el modelo, se ha creado una nueva función de pérdida específicamente para este marco. Esta función de pérdida ayuda al modelo a aprender mejor de sus predicciones. Para probar la efectividad de DIOR-ViT, los investigadores utilizaron varios conjuntos de datos de tejidos cancerosos, incluyendo muestras de cáncer colorrectal, de próstata y gástrico. Los resultados mostraron que DIOR-ViT tuvo un mejor rendimiento que varios otros modelos existentes al clasificar con precisión los casos de cáncer.

#La necesidad de un mejor diagnóstico del cáncer

El cáncer es una de las principales causas de muerte a nivel global. En 2020, hubo más de 19 millones de nuevos casos de cáncer y 10 millones de muertes. Diagnosticar el cáncer con precisión es crucial para un tratamiento efectivo. Cuando los doctores sospechan de cáncer, recolectan muestras de tejido a través de biopsias o cirugías. Estas muestras se examinan microscópicamente. A pesar de los avances en tecnología médica, el diagnóstico final aún depende en gran medida de la evaluación de un patólogo, que puede variar de persona a persona y consume tiempo.

Debido a las limitaciones inherentes de las evaluaciones manuales, hay una demanda significativa de soluciones automatizadas que puedan manejar grandes volúmenes de imágenes de patología de manera más eficiente. La patología computacional, que aprovecha la inteligencia artificial y la tecnología de imagen avanzada, es un campo emergente que promete mejorar las prácticas tradicionales de patología.

#Cómo funcionan los Vision Transformers

El Vision Transformer (ViT) es un modelo diseñado para manejar datos de imagen. Tradicionalmente, los modelos de aprendizaje profundo para análisis de imágenes utilizaban capas convolucionales para capturar patrones. Sin embargo, ViT utiliza un método diferente llamado auto-atención, que permite al modelo ponderar la importancia de diferentes partes de una imagen al tomar decisiones. Esto ha mostrado resultados prometedores en varias tareas de visión por computadora, incluyendo las relacionadas con la patología.

#Entendiendo los grados de cáncer

Cada grado de cáncer tiene características específicas visibles en las muestras de tejido. Cuando los patólogos analizan estas muestras, asignan un grado basado en los patrones observados. Normalmente, el cáncer se clasifica en categorías distintas sin considerar las relaciones entre diferentes grados. Esto puede llevar a una simplificación excesiva, donde una situación grave puede no recibir la atención que merece solo porque encaja en una categoría específica.

Por eso, tratar la clasificación del cáncer como un problema de orden puede ser beneficioso. Este enfoque reconoce que cada grado tiene un nivel diferente de gravedad, lo que puede ayudar a una toma de decisiones más matizada y planificación del tratamiento.

#Presentando DIOR-ViT

DIOR-ViT significa Diferential Ordinal Learning Vision Transformer. Este sistema tiene como objetivo mejorar la precisión en la clasificación del cáncer en imágenes de patología al considerar las relaciones entre los grados. El modelo utiliza la arquitectura del Vision Transformer junto con un método de aprendizaje que le permite realizar múltiples tareas simultáneamente.

El modelo toma una muestra de tejido y la procesa en una representación detallada de características. Al utilizar aprendizaje multi-tarea, DIOR-ViT predice tanto el grado específico de cáncer como establece un ranking entre muestras de tejido basado en sus características. Este enfoque dual mejora la capacidad del modelo para clasificar los grados de cáncer de manera precisa y confiable.

#Extracción de características

El proceso comienza con la extracción de características de las muestras de tejido. El modelo emplea la arquitectura del Vision Transformer para convertir una muestra de tejido en un espacio de alta dimensionalidad que captura características esenciales. Esta representación permite al modelo analizar e interpretar los patrones encontrados dentro de la muestra.

#Clasificación categórica

La primera tarea es predecir el grado de cáncer basado en las características extraídas. El modelo identifica los patrones específicos presentes en el tejido para determinar su grado correspondiente con precisión.

#Clasificación diferencial ordinal

La segunda tarea implica comparar pares de muestras de tejido para entender mejor sus relaciones. Al analizar las diferencias en sus características y grados asociados, DIOR-ViT aprende la clasificación entre ellas. Esto ayuda al modelo a comprender no solo si una muestra es mejor o peor que otra, sino también cuánto peor es.

#Resultados y rendimiento

Los investigadores evaluaron la efectividad de DIOR-ViT utilizando una variedad de conjuntos de datos, incluyendo cáncer colorrectal, de próstata y gástrico. Los resultados demostraron que DIOR-ViT superó a varios modelos existentes basados en diferentes arquitecturas. Esto muestra la capacidad del modelo para adaptarse y desempeñarse bien en varios tipos de cáncer y conjuntos de datos, destacando su robustez.

#Conclusión

El marco DIOR-ViT ofrece un enfoque prometedor para la clasificación del cáncer en patología computacional. Al considerar las relaciones naturales entre los grados de cáncer, mejora la precisión y confiabilidad de la clasificación. Este método podría tener un impacto potencial en otras enfermedades donde la clasificación y el grado son cruciales para el diagnóstico y tratamiento. A medida que la patología computacional continúa evolucionando, herramientas como DIOR-ViT representan avances valiosos en la lucha contra el cáncer.