Bevezetés: A digitális képanalízisen alapuló technológiáknak egyre nagyobb szerepük van a patológiai diagnosztikában. Mesterségesintelligencia-alapú adatelemzéssel a szemkontrollnál objektívebb, részletes morfológiai jellemzésre nyílik lehetőség, ami a leletezés idejét is csökkentheti. Célkitűzés: Jelen dolgozatunkban célul tűztük ki a BIAS (Single-Cell Technologies) képelemző program sejtmagfelismerő és sejtmag-elkülönítő képességének optimalizálását. Módszer: Ehhez 5-5 szívtranszplantált eset Gr0R, Gr1R, Gr2R stádiumú endomyocardialis biopsziájának hematoxilin-eozin-festett, digitalizált metszetén lymphocyták, myocyták és egyéb szöveti struktúrák felismerését, valamint morfológiai jellemzőit (távolság, denzitás) vizsgáltuk. Eredmények: BIAS-elemzésünk a lymphocytadenzitás-átlagok emelkedését igazolta a graftrejekció szövettani jeleinek progressziója során (Gr0R: 127,02/mm² < Gr1R: 324,03/mm² < Gr2R: 686,49/mm²), ahol a Gr0R<Gr1R eredmények mutattak szignifikáns különbséget. A lymphocyták legközelebbi egymástól mért távolságának átlaga is ennek megfelelően változott (Gr0R: 32,44 µm > Gr1R: 19,37 µm > Gr2R: 11,63 µm), az utóbbi kettő értékei szignifikánsan a Gr0R-esetek alatt maradtak. A myocytákhoz közeli, távolsági sorrendben az első tíz lymphocytát jellemző myocyta–lymphocyta-távolságok átlagai hasonló módon alakultak (Gr0R: 55,32–193 µm > Gr1R: 35,16–109,96 µm > Gr1R: 32,46–92,95 µm), vagyis a Gr0R-esetekben a lymphocyták átlagos távolsága a myocytáktól szignifikánsan nagyobb volt, mint a többi csoportban. Az intramyocardialis kötőszövet mennyisége 1 mm² szívizomzatban jelentős emelkedés (Gr0R: 1013,72 µm², Gr1R: 1942,65 µm²) után mérséklődött (Gr2R: 1686,79 µm²), míg az intramyocardialis oedema mérsékelt csökkenés után emelkedett (Gr0R: 202,42 µm², Gr1R: 181,56 µm², Gr2R: 273,91 µm²) a rejekció progressziója során. Megbeszélés: Mesterséges intelligencián alapuló módszerünk – megfelelő tanulás után – alkalmas a lymphocyták, myocyták és a kötőszövet mennyiségének, az oedema mértékének, valamint a kilökődés szempontjából fontos morfológiai paramétereknek (távolság, denzitás) az objektív patológiai elemzésére transzplantált szív endomyocardialis bioptátumaiban. Következtetés: A komplex digitális képanalízis ígéretes segítség lehet a szívtranszplantáltak szervkilökődésének hatékony patológiai értékelésében és előrejelzésében. Orv Hetil. 2024; 165(44): 1728–1734.
Keywords: artificial intelligence; digital image analysis; digitális képelemzés; endomyocardial biopsy; endomyocardialis biopszia; heart transplantation; mesterséges intelligencia; szívtranszplantáció.