Postupak dijagnosticiranja u medicini još uvijek se bazira na sporom manualnom pregledu uzoraka tkiva pod mikroskopom, a krajnja dijagnoza često je podložna subjektivnoj procjeni liječnika. Implementacija novih tehnologija poput umjetne inteligencije u tradicionalno područje patologije ima potencijal riješiti spomenute probleme.

Upravo na ovom izazovu zadnje dvije godine radi multidisciplinarni tim Digicyte iz Zagreba koji razvija tehnologiju koja će omogućiti široku upotrebu digitalizacije i umjetne inteligencije u analizi tkiva. Tako je nastao Marvin, skener visoke rezolucije od 250 nanometara koji su razvili po uzoru na 3D printere i koji je fokusiran na područje patologije. Primjenu njegovi tvorci vide najprije u veterini, a zatim u medicini, pa i farmaceutskoj industriji.

Manja cijena uređaja

Tim čine studenti Veterinarskog fakulteta u Zagrebu – naša sugovornica Dora Machaček i Krunoslav Vinicki, Dominik Sremić te Leo Obadić i Andrej Jertec. Dora se primarno bavi obradom slikovnih podataka i razvojem AI aplikacija s ciljem kvantificiranja različitih stanica od interesa iz skeniranih tkiva. Krunoslav je zadužen za razvoj softverskog dijela skenera, čiji je glavni cilj pomoću pametnih algoritama i brzih neuronskih mreža spustiti cijenu hardvera i tako omogućiti široku upotrebu digitalizacije u patologiji. Inženjer robotike Dominik Sremić već je tijekom studija na FSB-u samostalno dizajnirao i sastavio nekoliko vlastitih verzija 3D printera i električnih romobila, a u Digicyteu je zadužen za razvoj hardvera, odnosno elektronike i mehanike skenera tkiva. Leo i Andrej završili su FER i imaju višegodišnje iskustvo u razvoju kompleksnih softverskih rješenja.

Skener je dobio ime po robotu karakteristične osobnosti Marvinu iz knjige “Vodič kroz galaksiju za autostopere” Douglasa Adamsa. Jednostavnijim hardverom i razvojem “state-of-the-art” algoritama Digicyte je postigao smanjenje cijene samog uređaja i tako otvorio vrata računalnoj obradi medicinskih podataka. Međutim, problem je i dalje infrastruktura.

Dora Machaček pojašnjava da digitalizacija znatno olakšava dijeljenje uzoraka sa stručnjacima i traženje drugog mišljenja u medicini. Istovremeno računalna analiza omogućava i bolju integraciju slikovnih podataka s poviješću bolesti pacijenta ili s rezultatima DNA sekvencioniranja.

“Uzorci tkiva i stanica se pod mikroskopom gledaju na jako velikim povećanjima na kojima je često nemoguće detaljno proći cijeli uzorak. Uz to, doktori su ljudi, imaju dobre dane i loše dane, skloni su umoru, distrakcijama. Sve to vodi do varijabilnosti u analizi uzoraka tkiva i stanica. Računalo je puno bolje u preciznom brojanju stanica. Nikada nije umorno i može analizirati cijelo tkivo. Isti algoritam će uvijek dati iste rezultate. Jedan od prvih problema na koji smo naišli je nedostatak infrastrukture potrebne za digitalizaciju uzoraka tkiva. Velike tvrtke poput Olympusa ili Zeissaa već godinama doprinose modernizaciji patologije, ali zbog svoje visoke cijene većina institucija ne može si priuštiti njihove uređaje, dok zatvorene tehnologije koje koriste usporavaju napredak.

Bez digitalizacije uzoraka nema smisla govoriti o integraciji umjetne inteligencije. Drugačijim pristupom te razvojem povoljnijeg skenera uzoraka tkiva i korištenjem neuronskih mreža možemo razviti tehnologije koje će omogućiti širu upotrebu digitalizacije u patologiji, a posljedično i primjenu umjetne inteligencije. Osim toga, problem je automatizirati proces označavanja velikog broja medicinskih slika. Umjetna inteligencija je moćna tehnologija, ali su joj potrebne velike količine podataka za učenje. U medicini je označavanje i obrada slika izrazito skup i dugotrajan proces. Bez optimizacije trenutnog workflowa ne možemo očekivati veliku produkciju AI aplikacija, tj. široku primjenu umjetne inteligencije u patologiji”, pojašnjava Machaček.

Marvin / Foto: Tomislav Miletic/PIXSELL

Pet verzija skenera

U zapadnim državama primjetan je trend sve manjeg broja patologa, iako povećanje obima posla zahtijeva povećanu potrebu za njima. Tako se, kako Machaček navodi, samo u SAD-u u zadnjem desetljeću broj patologa smanjio za 17,53 posto.

“Takvi podaci su zabrinjavajući jer nedostatak patologa rezultira nepravovremenim postavljanjem dijagnoze, a time i početka terapije ključne za krajnji ishod bolesti. Prelazak s analognog na digitalni način rada, rezultira značajnom uštedom vremena patolozima, a naposljetku i novca samim institucijama. Trenutno nam je u Digicyteu fokus na veterinarskoj medicini iz više razloga. Kruno i ja oboje dolazimo iz tog područje što nam omogućava duboko razumijevanje problema naših budućih korisnika. Osim toga, u veterinarskoj medicini imamo puno veću slobodu u radu s tkivima zbog povoljnije regulativne klime. U budućnosti svakako težimo implementaciji Marvina u humanoj medicini, kao i u farmaceutskoj industriji”, kaže Machaček.

Pritom dodaje da su im najveći izazovi bili tehničke prirode, zato što je pet verzija skenera kroz tri godine bilo potrebno da konačno dođu do uređaja koji će ove godine biti spreman za tržište.

“U medicini ne vlada duh open-source softvera i kao rezultat toga medicina softverski jako zaostaje za drugim područjima, a razvoj je jako spor i težak. Mi nismo mogli otići na github i implementirati neke gotove algoritme. Gotovih rješenja ili nema ili naprosto nisu dovoljno dobra. Svu tehnologiju i algoritme morali smo razviti od nule. Softverski, glavna inovativnost skenera je ta da jezgru mnogih algoritama u skeneru čine jako brze 500 fps (frames per second) neuronske mreže koje mogu poput čovjeka razumjeti što se nalazi u vidnom polju i sukladno tome locirati i pravilno autofokusirati, odnosno skenirati preparat. To nam omogućava i da kompenziramo nešto jednostavniju i povoljniju mehaniku i tako spustimo cijenu hardvera”, pojašnjava Machaček.

Slika tkiva – prikaz testisa psa uslikan skenerom histoloških preparata Marvinom, s rezolucijom 250 nanometara

Suradnja s humanim patolozima i želja za educiranjem mladih

Tim je jedan od pobjednika prošlogodišnje, šeste generacije Startup Factory akceleratora u organizaciji Zagrebačkog inovacijskog centra (ZICER), za što su osigurali financijsku injekciju od 200.000. Novčanu potporu iskoristili su za daljnji razvoj Marvina. Dio su i šeste generacije FER-ovog inkubatora Spock koji vodi Matija Srbić, za kojeg Machaček ističe da je njezinu timu bio velika podrška zadnjih par mjeseci i izvor svih informacija o startup svijetu.

Kućište i ostale mentalne komponente Digicyte nabavlja u Hrvatskoj, većinu ostalih “gotovih” komponenata poput motora i ležajeva naručuju iz Njemačke, dok im iz Kine dolazi samo manji broj dijelova koji ne utječu izravno na mehaniku i ne moraju biti vrlo precizni.

Peta verzija Marvina bit će dostupna za njihove prve korisnike u drugoj polovici 2022. godine. Planiraju uređaj isporučiti institucijama koje su pokazale interes za Marvina i potpisale pisma namjere, poput Veterinarskog instituta i Veterinarskog fakulteta u Zagrebu. Trenutno se više fokusiraju na dizajn uređaja.

“Počeli smo surađivati s humanim patolozima te se nadamo da će nam to otvoriti brojna vrata. Imamo veliku želju kroz niz radionica educirati učenike i studente o uvođenju tehnologija i inovacija u područje medicine”, zaključuje Dora Machaček.