מגזין הטכניון | סתיו 2019

עמוקה מסוגלות לעשות זאת. המחשב, בניגוד לפתולוג ואפילו המיומן ביותר, יכול לאפיין את הסרטן בעזרת אנליזה מורכבת של המורפולוגיה שלו.” ואכן, בעזרת כלים של עיבוד תמונה ובינה מלאכותית הראו החוקרים לראשונה את האפשרות לנבא את הפרופיל המולקולרי של התאים מתוך המורפולוגיה של הגידול, כלומר רק מתוך התבוננות על הרקמה כפי שהיא מופיעה בסריקות הסטנדרטיות ). “הצלחנו לזהות את ה’חתימה’ H&E ( שהסרטן מותיר ברקמה,” מסביר שמאי. “זו חתימה מורפולוגית (צורנית) שבאמצעות הטכנולוגיה שלנו אנחנו מצליחים לדלות ממנה המון מידע קריטי. חשוב לציין כי מערכות למידה עמוקה חייבות כמות אדירה של מידע, והשגת מידע מהסוג הנדרש לא פשוטה. לצורך כך כתבנו קוד תוכנה לסריקת מקורות ברשת ולהורדה אוטומטית של אלפי דוגמאות ביופסיה ושל המידע הרפואי הרלוונטי המאושרים לשימוש מחקרי.” אלף סריקות 20- במחקר נבחנו יותר מ מטופלות החולות בסרטן השד. 5,356- מ באמצעות הטכנולוגיה החדשה הצליחו החוקרים למפות בין היתר קולטני אסטרוגן ופרוגסטרון מתוך הסריקות לבדן ועל סמך המורפולוגיה של התאים. המחקר התמקד כאמור בסרטן השד, אבל החוקרים מבהירים כי זו הוכחת היתכנות הרלוונטית לכלל סוגי הסרטן. לדברי פרופ’ קימל, “הצלחנו להראות שלסרטן יש חתימה ייחודית במורפולוגיה של הרקמה ושמיפוי ממוחשב של מורפולוגיה זו יכול לתת לנו מידע רלוונטי עצום על מאפייני הגידול. בשלב הראשון אנחנו מעריכים שזה יהיה כלי עזר שיסייע לרופאים לקבל החלטות, ובהמשך יפותח ככלי קליני של ממש.” המחקר נתמך על ידי משרד המדע והטכנולוגיה, הקרן הלאומית למדע, המרכז הבין-תחומי למדעי החיים וההנדסה ע”ש . Schmidt Futures לורי לוקיי ו- בתמונות המיקרוסקופ: הסריקה המקורית (למעלה) והאזורים שמהם חולץ מידע (למטה בירוק) באמצעות הטכנולוגיה שפותחה בטכניון 33