[en] CAR-T cell therapy (Chimeric Antigen Receptor T-cells) is an innovative treatment in cancer immunotherapy, showing effectiveness in treating certain types of B-cell acute lymphoblastic leukaemia (B-ALL), chronic lymphocytic leukaemia (CLL), and other B-lymphomas. This therapy is implemented at the Hospital Clínic of Barcelona (HCB). During the initial recovery phase post-CAR-T treatment, patients often experience a significant expansion of lymphocytes, including different types of reactive lymphocytes (RL), including reactive lymphocytes CAR-T cells. This lymphocyte expansion has been correlated with a better response to the therapy. Recent studies have shown that the peak of lymphocytes and RL is higher in patients who respond favourably to the treatment compared to those who do not respond. In cases of therapeutic failure, cancerous blast cells reappear in the bloodstream. The objective of this study is to develop an automatic deep learning model based on convolutional neural networks (CNN) to assist the clinical pathologist in identifying and discriminating different subsets of lymphocytes and cancer cells present in peripheral blood samples during the first week after the infusion of CAR-T cells in patients with hematologic cancer. A dataset was compiled consisting of digital images (224 x 224 pixels) of different cell types, including normal lymphocytes (N), blast cells from acute lymphoblastic leukaemia (BL), classical reactive lymphocytes (classical RL), and reactive lymphocytes CAR-T cells (CAR-T RL). Peripheral blood smears were stained using the May Grünwald-Giemsa technique, and the images were acquired using the CellaVision DM9600 system (for classical RL, CAR-T RL, and N) and CellaVision DM96 (for BL). To reduce potential biases arising from the use of different microscopes, the images were processed using a colour normalization model based on generative adversarial networks (GAN). Two sequential CNN classification models were developed and trained. Th

[es] La terapia con células CAR-T (Chimeric Antigen Receptor T-cells) es un tratamiento innovador en la inmunoterapia contra el cáncer, demostrando una efectividad en el tratamiento de ciertos tipos de leucemia linfoblástica aguda de células B (B-ALL), leucemia linfocítica crónica (CLL) y linfomas. Esta terapia se implementa en el Hospital Clínic de Barcelona (HCB). Durante la fase inicial de recuperación post-tratamiento con CAR-T, los pacientes suelen experimentar una expansión significativa de linfocitos, incluyendo linfocitos reactivos clásicos (LR) y linfocitos reactivos denominados CAR-T por su morfología específica . Esta expansión linfocitaria se ha correlacionado con una mejor respuesta a la terapia. Estudios recientes han demostrado que el pico de linfocitos y LR es mayor en los pacientes que responden favorablemente al tratamiento, en comparación con aquellos que no responden. En los casos de falla terapéutica, las células blásticas cancerígenas reaparecen en la circulación sanguínea. El objetivo de este estudio es desarrollar un modelo automático de aprendizaje profundo basado en redes neuronales convolucionales (CNN) para asistir al patólogo clínico en la identificación y discriminación de diferentes subconjuntos de linfocitos y células cancerígenas presentes en muestras de sangre periférica durante la primera semana posterior a la infusión de células CAR-T en pacientes con cáncer hematológico. Se compiló un conjunto de datos compuesto por imágenes digitales (224 x 224 píxeles) de diferentes tipos celulares, incluyendo linfocitos normales (N), células blásticas de leucemia linfoblástica aguda (BL), linfocitos reactivos clásicos (LR clásicos) y linfocitos reactivos específicos contra las células CAR-T infundidas (LR CAR-T). Los frotis de sangre periférica se tiñeron mediante la técnica de May Grünwald-Giemsa, y las imágenes fueron adquiridas utilizando los sistemas CellaVision DM9600 (para LR clásicos, LR CAR-T y N) y CellaVision DM96 (para BL). Con el fin de