I ricercatori della USC hanno creato l’algoritmo RED (Rare Event Detection), uno strumento di IA che automatizza il rilevamento di rare cellule tumorali nei campioni di sangue durante le biopsie liquide. L’algoritmo è in grado di rilevare queste cellule in soli 10 minuti.
I metodi tradizionali richiedono ore di revisione manuale da parte di specialisti che esaminano milioni di cellule. L’algoritmo RED utilizza il deep learning per identificare schemi insoliti e classifica i risultati in base alla rarità, evidenziando gli outlier tra le normali cellule del sangue senza bisogno di conoscenze pregresse sulle caratteristiche specifiche delle cellule tumorali.
Nei test, l’algoritmo RED ha rilevato il 99% delle cellule tumorali epiteliali aggiunte e il 97% delle cellule endoteliali aggiunte in normali campioni di sangue. Questo approccio riduce i dati da revisionare di un fattore 1.000, identificando il doppio delle cellule ‘interessanti’ legate al cancro rispetto ai metodi più vecchi.
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- Unsupervised detection of rare events in liquid biopsy assays.
Murgoitio-Esandi, J., Tessone, D., Naghdloo, A. et al.
npj Precis. Onc. 9, 225 (2025). https://doi.org/10.1038/s41698-025-01015-3
Fonte: Viterbi School of Engineering, University of Southern California, Los Angeles
