Automation of early lung cancer detection

El cancer de pulmon es entre los canceres con mortalidad mas alta, el primero en tasa de mortalidad, con una tasa de supervivencia del 15% en los primeros 5 anos despues del primer diagnostico. El mayor obstaculo para bajar estas tasas de mortalidad tan altas es que el cancer frecuentemente se diagnostica tarde, cuando ya se encuentra en un estadio avanzado y para las que existen pocas terapias eficaces. Por esta razon, hay un gran interes en la comunidad cientifica en adelantar el momento del diagnostico a los estadios tempranos del cancer. El lavado broncho-alveolar es una tecnica diagnostica novedosa en la que un liquido es inyectado con alta presion en los pulmones del paciente utilizando una fibra optica y sucesivamente extraido y analizado. Para analizar muestras de LBA, utilizamos FICTION, una tecnica que combina un marcador de immunofluorescencia con hibridacion fluorescente in-situ (FISH). El analisis de estas muestras necesita mucho tiempo y esta abierta a errores, ya que el patologo necesita pasar muchas horas al microscopio de fluorescencia en condiciones dificiles. La idea del proyecto asociado con esta tesis es de automatizar este proceso. Para ello, se ha desarrollado una plataforma automatizada para microscopia optica, integrando un microscopio de epi-fluorescencia completamente automatizado con codigo original que controla cada estadio de la adquisicion y del analisis. La plataforma se ha combinado con un protocolo de analisis 2D/3D para aislar celulas candidatas y, despues de reconstruir su estructura tridimensional, sugerir un diagnostico para cada celula. Todos los resultados en cada paso del analisis pueden ser verificados para controlar su consistencia y validez. La plataforma y el analisis se han validado con varias muestras de LBA en las que se han anadido celulas de dos lineas celulares establecidas de cancer de pulmon. Se cree que la plataforma tiene el potencial para ser aplicada a otras aplicaciones biomedicas. Lung cancer is among the deadliest cancer types, ranking first in mortality rates, with a 15% survival rate over the first five years after diagnosis. The main hurdle in lowering these high mortality rates is that the cancer is often detected too late, when it is already at an advanced stage and only few effective cures exist. There is therefore a great interest in the research community to bring the moment of detection back to the early stages of the cancer. Broncho-alveolar lavage is a novel diagnostic technique in which a high pressure liquid is injected in the lungs of the patient using an optical fibre and then successively extracted and analyzed. To analyze BAL samples, we use FICTION, a technique which combines an immunomarker with fluorescence in-situ hybridization (FISH). The analysis of these samples is time consuming and error-prone, as many hours in difficult conditions have to be spent by the pathologist at the fluorescent microscope. The idea of the project associated with the present dissertation is to automate this process. For this purpose, an automated platform for light microscopy has been developed by integrating a fully automated epi-fluorescent microscope with in-house developed software controlling every stage of the acquisition and the analysis. The platform has been combined with a 2D/3D analysis protocol to isolate candidate cells and, after reconstructing their tridimensional structure, suggest a diagnosis on a per cell basis. All results at each step of the analysis can be verified for consistency and correctness. The platform and the analysis have been validated on various BAL samples sprinkled with cells from two established cancer cell lines. The platform is believed to have the potencial to be applied to other biomedical applications.