Cientistas desenvolveram um sistema computacional inovador que automatiza a detecção e contagem de parasitas Leishmania em imagens de microscopia, potencialmente revolucionando a forma como as doenças tropicais são estudadas e tratadas[1].
A leishmaniose, uma doença tropical devastadora que afeta milhões de pessoas em todo o mundo, com até 30.000 mortes anuais, tem representado desafios para os pesquisadores devido ao processo demorado de contagem manual de parasitas sob microscópios[1].
O novo sistema emprega técnicas avançadas de processamento de imagem e aprendizado de máquina para identificar e contar automaticamente os parasitas dentro das células infectadas. Usando uma combinação de algoritmos sofisticados, o sistema alcançou uma taxa de precisão impressionante de 93,3% na detecção de parasitas[1].
Este avanço tecnológico é particularmente significativo para laboratórios em países em desenvolvimento, onde sistemas caros de triagem de alto conteúdo (high-content screening) muitas vezes não estão disponíveis. O sistema funciona com equipamentos de microscopia padrão e coloração de Giemsa, tornando-o acessível para instalações com recursos limitados[1].
A equipe de pesquisa, composta por cientistas de várias instituições cubanas, concentrou-se na criação de uma solução que pudesse separar e contar eficazmente parasitas sobrepostos, um desafio comum na análise microscópica. Seu método processa com sucesso grandes volumes de imagens, reduzindo significativamente o tempo necessário para análise, mantendo alta precisão[1].
Este desenvolvimento representa um passo significativo na luta contra a leishmaniose, potencialmente acelerando a descoberta de novos tratamentos ao otimizar o processo de triagem de medicamentos[1].
Fontes:
[1] full https://www.frontiersin.org/journals/medical-technology/articles/10.3389/fmedt.2024.1360280/full
[2] Frontiers | Detection and counting of Leishmania intracellular parasites in microscopy images https://www.frontiersin.org/journals/medical-technology/articles/10.3389/fmedt.2024.1360280/full
