Permitir la cuantificación precisa y objetiva de estructuras celulares de interés en imágenes de tejidos mamarios tratados con inmunohistoquímica, técnica que permite detectar la presencia de la proteína HER2, la que juega un importante rol en desarrollo del cáncer mamario, es el principal objetivo del software en el que trabaja la investigadora de la Universidad Técnica Federico Santa María, Raquel Pezoa.

Este trabajo se desarrolla en un ambiente transdisciplinario, que involucra al Centro Científico y Tecnológico de Valparaíso (CCTVal – UTFSM) y al Laboratorio de Análisis de Imágenes Científicas (SCIAN Lab), los que forman parte de una iniciativa en curso para el desarrollo de algoritmos de procesamiento de imágenes aplicados en el campo de la patología digital.

Según explica la también alumna del programa de Doctorado en Ingeniería Informática de la USM, “la presente investigación busca entregar datos más certeros sobre un determinado diagnóstico, a través del desarrollo de diversos algoritmos de segmentación y clasificación de las imágenes digitales, permitiendo así superar el que no se utilice ningún tipo de tecnología que cuantifique de manera objetiva la presencia de esta proteína”.

Para determinar la presencia de HER2, detalla Pezoa, “tenemos que cuantificar dos parámetros asociados a la membrana celular: intensidad y completitud. Las interacciones producidas por la inmunohistoquímica se visualizan mediante reacciones que “tiñen” la membrana celular en tonalidades marrón. Esta tinción solo aparece en porciones de la membrana que presentan cantidades importantes de la proteína, lo que produce que la tinción de membrana varíe en intensidad y que diversos segmentos de ella no sean visibles (completitud). Los parámetros deben ser cuantificados en cada una de las células del tejido mamario, lo que implica identificar cientos de células, considerando que éstas pueden estar incompletas”.

Actualmente se trabaja en el diseño de los algoritmos matemáticos y computacionales que permitan procesar las imágenes, mediante la utilización de técnicas basadas principalmente en máquinas de soporte vectorial (SVM, Support Vector Machines) y superficies subjetivas; además de la generación de datos denominados “gold standard” que permitan validar los algoritmos desarrollados.

“Este trabajo de investigación busca contribuir en el campo de la patología digital, ya que se espera contar con un sistema computacional que apoye al especialista en la obtención confiable de los números asociados a los tejidos que han sido sometidos a la técnica de la inmunohistoquímica. Esto otorgará mayor confiabilidad y objetividad en su análisis y, en consecuencia, una mayor seguridad en el diagnóstico para el paciente”, añade la investigadora.

Es importante destacar que en el desarrollo de esta plataforma también participan el investigador del Departamento de Informática, Luis Salinas, y el alumno de doctorado en Ingeniería en Informática, Rodrigo Rojas. A ellos se suma además, la colaboración del Profesor Steffen Härtel, director del SCIAN Lab, de la Facultad de Medicina de la Universidad de Chile.