22.08.2014 - 07:30

Ihmisen ja koneen yhteispelillä malaria tunnistetaan entistä tehokkaammin

Suomen molekyylilääketieteen instituutin (FIMM) ja Karoliinisen instituutin tutkijat ovat kehittäneet uudenlaisen menetelmän malarian diagnosointiin. Menetelmä julkaistiin 21.8. PLOS ONE -tiedelehdessä.

Menetelmä perustuu ihmisen ja tietokoneen ominaisuuksien yhdistämiseen, ja siinä hyödynnetään konenäköä, erityisesti kasvojentunnistuksessakin käytettäviä tietokonealgoritmeja. Konenäön valmiiksi seulomat, diagnoosin teon kannalta oleellisimmat löydökset esitellään kuvapaneelina diagnoosin tekevälle henkilölle. Kuvapaneelia voi kätevästi selata tablettitietokoneen näytöllä.

Menetelmän ensimmäisessä vaiheessa verisivelynäyte digitoidaan. Seuraavaksi konenäkö käy läpi digitaalisesta näytteestä jopa 50 000 punasolua. Ohjelma luokittelee läpikäymänsä solut sen mukaan, miten todennäköisesti malarialoinen on ne infektoinut. Satakunta todennäköisimmin infektoitunutta solua esitellään lopuksi kuvasarjana käyttäjälle, joka tekee niiden perusteella lopullisen diagnoosin.

Tutkimusryhmä osoitti myös, että menetelmän tarkkuus täyttää Maailman terveysjärjestön WHO:n asettamat kriteerit: yli 90 % perinteisillä menetelmillä diagnosoiduista infektoituneista näytteistä pystyttiin diagnosoimaan oikein uudella menetelmällä. Muutamien testissä tunnistamatta jääneiden näytteiden  laatu oli huono ja ne olisivat aidossa diagnosointitilanteessa vaatineet lisäselvityksiä.

– Tarkoituksemme ei ole kehittää menetelmää, joka kokonaan korvaisi terveydenhuoltoalan ammattilaisen tekemän malariadiagnoosin. Sen sijaan pyrimme kehittämään menetelmiä, jotka ovat huomattavasti perinteisiä menetelmiä nopeampia, sanoo Suomen molekyylilääketieteen instituutin FIMM:n tutkimusjohtaja Johan Lundin.

 

Valokuvaaja: Ari Hallami

 

– Ideaalitilanteessa diagnoosi pystyttäisiin tekemään paikan päällä. Kehitysmaissa haasteena kuitenkin on toistaiseksi näytteen digitoimiseen liittyvän laitteiston puuttuminen. Pyrimmekin jatkotutkimusten avulla soveltamaan menetelmää myös kehittämiemme edullisten mobiilimikroskooppilaitteistojen kanssa yhteensopivaksi, jatkaa LT  Nina Linder.

Kehitetyllä menetelmällä on myös monia muita sovellusmahdollisuuksia. Muiden infektiotautien kuten tuberkuloosin lisäksi tutkimusryhmä kehittää parhaillaan myös syöpänäytteisiin liittyvää diagnostiikkaa.

– Useita uusien malarialääkkeiden kehittämiseen tähtääviä hankkeita on parhaillaan käynnissä ympäri maailmaa. Lääkeaineiden tehokkuuden selvittämiseksi tarvitaan menetelmiä, joiden avulla malarialoisten määrän vähenemistä voidaan nopeasti ja tarkasti seurata isoissa näytemäärissä. Kehittämämme menetelmä vastaa myös tähän tarpeeseen ja teemme jatkokehitystä tälläkin saralla, kertoo Linder.

Uusia malariatapauksia todetaan vuosittain yli 200 miljoonaa. Suositeltavin diagnosointimenetelmä on edelleen huolellisesti suoritettu mikroskooppitutkimus. Se on kuitenkin työlästä ja vaatii siihen erikoistunutta henkilökuntaa. Julkinen terveydenhuolto Afrikassa pystyi vuonna 2012 tarjoamaan diagnostisen testin alle puolelle epäillyistä malariatapauksista.

Tutkimusta ovat Suomessa rahoittaneet Finska Läkaresällskapet ja Stiftelsen Dorothea Olivia, Karl Walter och Jarl Walter Perkléns Minne ja Ruotsissa Vetenskapsrådet.

Viite:

Linder N., Turkki R., Walliander M. ym. A malaria diagnostic tool based on computer vision screening and visualization of Plasmodium falciparum candidate areas in digitized blood smears. PLOS ONE online 21.8.2014
http://dx.plos.org/10.1371/journal.pone.0104855

 

Lisätietoja:

Nina Linder, Suomen molekyylilääketieteen instituutti (FIMM)
Sähköposti: nina.linder@helsinki.fi,
Puh. 044 555 5407

Last updated: 14.10.2015 - 12:38