[ca] La teràpia amb cèl·lules CAR-T (Chimeric Antigen Receptor T-cells) és un tractament innovador en la immunoteràpia contra el càncer, demostrant una efectivitat en el tractament de certs tipus de leucèmia limfoblàstica aguda de cèl·lules B (B-ALL), leucèmia limfocítica crònica (CLL) i altres B-limfomes. Aquesta teràpia s'implementa a l'Hospital Clínic de Barcelona (HCB). Durant la fase inicial de recuperació post-tractament amb CAR-T, els pacients solen experimentar una expansió significativa de limfòcits, incloent limfòcits reactius (LR) i limfòcits reactius CAR-T . Aquesta expansió limfocitària s'ha correlacionat amb una millor resposta a la teràpia. Estudis recents han demostrat que el pic de limfòcits i LR és més alt en els pacients que responen favorablement al tractament, en comparació amb aquells que no responen. En els casos de fallada terapèutica, les cèl·lules blàstiques canceroses reapareixen en la circulació sanguínia. L'objectiu d'aquest estudi és desenvolupar un model automàtic d'aprenentatge profund basat en xarxes neuronals convolucionals (CNN) per a assistir al patòleg clínic en la identificació i discriminació de diferents subgrups de limfòcits i cèl·lules canceroses presents en mostres de sang perifèrica durant la primera setmana posterior a la infusió de cèl·lules CAR-T en pacients amb càncer hematològic. Es va compilar un conjunt de dades compost per imatges digitals (224 x 224 píxels) de diferents tipus cel·lulars, incloent limfòcits normals (N), cèl·lules blàstiques de leucèmia limfoblàstica aguda (BL), limfòcits reactius clàssics (LR clàssics) i limfòcits reactius específics CAR-T i (LR CAR-T). Els frotis de sang perifèrica es van tenyir mitjançant la tècnica de May Grünwald-Giemsa, i les imatges van ser adquirides utilitzant els sistemes CellaVision DM9600 (per a LR clàssics, LR CAR-T i N) i CellaVision DM96 (per a BL). Per tal de disminuir possibles biaixos derivats de l'ús de diferents microscopis, les imatges es van processar mitjançant un

[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