À gauche - Tanai Tandon, à l'âge de 17 ans en 2014, a fondé la startup Athelas pour diagnostiquer le paludisme à l'aide d'un smartphone. À droite: le cofondateur d'Athelas, Deepika Bodopati.
Il y a plusieurs années, Athelas (YC S16) a développé son prototype du jour au lendemain au hackathon YC Hacks 2014 . Ce mois-ci, nous avons commencé à expédier l'appareil aux hôpitaux et aux patients de tout le pays. Pendant ce temps, nous avons beaucoup appris et aimerions partager quelques réflexions.
Athelas est un imageur bon marché qui fournit une analyse sanguine instantanée en utilisant la vision par ordinateur au lieu des tests de laboratoire traditionnels. Le passage d'un prototype assemblé sur le genou à un appareil prêt à être livré (notamment en médecine) à chaque étape a été un changement de dimension, et maintenant il est intéressant de se souvenir du tout premier jour.
La version assemblée lors du hackathon utilisait un morceau de caoutchouc mousse et une loupe sphérique fixée à la caméra du smartphone. L'échantillon de sang a été conservé en dessous (dans un rouleau de papier toilette), l'appareil photo a pris plusieurs photos, puis les cellules du paludisme ont été comptées à l'aide de la vision par ordinateur. La conception de l'appareil est très similaire à celle du microscope van Leeuwenhoek(considéré comme l'un des tout premiers microscopes), qui a été utilisé pour la première fois dans l'histoire de l'humanité pour observer les micro-organismes. Il y a eu plusieurs tentatives pour tout mettre en place et j'ai passé quelques heures de hackathon à faire fonctionner l'appareil de manière fiable avec mon téléphone.
Des fragments de notes que j'ai pris quelques mois après le hackathon.
Le véritable hack était la segmentation et l'appariement de modèles combinés à une mise en œuvre du modèle Fast Random Forest formé pour classer les traits de globules rouges extraits (RBC). Les limites des cellules sont reconnues puis transmises à un classificateur pour déterminer s'il existe des cellules parasites (comme le paludisme ou les trypanosomes).
Le prototype a été fait pour une présentation cool, lorsque les diapositives contenant un échantillon de sang montrent le parasite du paludisme, mais pas le sang d'une personne normale. Pendant la démonstration, quelqu'un devait physiquement tenir la caméra au même endroit, les lunettes avec les échantillons ont été remplacées par une astuce intelligente, et la lumière devait encore être capturée. À la fin de la journée, le prototype était un jouet amusant à expérimenter, vous avez peut-être vu la vidéo Facebook.
Mais ils étaient sûrs que c'était quelque chose de plus. L'idée clé était la suivante: si nous fabriquons un appareil largement applicable et suffisamment simple à utiliser, pourquoi ne pas faire une simple prise de sang dans le cabinet de chaque médecin, dans la salle d'examen ou même à la maison? De retour chez nous, cette idée nous a complètement absorbés et nous avons décidé de la développer - mais en tant que produit, et pas seulement en tant que prototype. Cela signifiait la création d'un mécanisme automatisé d'analyse des frottis sanguins périphériques, une approche de vision par ordinateur plus fiable pour divers types de cellules, des mécanismes automatisés pour imager l'ensemble de l'échantillon sans stocker les lames et, plus important encore, la réalisation d'études de validation clinique.
Deepika (mon co-fondateur) a travaillé sur l'amélioration de la méthode de coloration rapide des cellules et a trouvé un moyen d'appliquer le colorant sur des bandes de plastique que vous pouvez utiliser dès la sortie de la boîte. Elle a travaillé principalement en laboratoire, synthétisant des dizaines de variantes de colorants et menant des recherches empiriques sur la qualité de l'affichage cellulaire. Une autre partie du problème était la nécessité de comprimer légèrement la bande pour créer une "monocouche" ou une seule couche de cellules qui permet d'obtenir des images statistiquement représentatives.
Extraits de "La vitesse de marche du ménisque capillaire dans un microcanal", l'exemple auquel nous nous référons lors de la simulation de l'écoulement du canal pour créer une "monocouche". Ce développement capillaire a finalement été mis de côté pour l'avenir.
En attendant, je me suis concentré sur la création d'optiques haute résolution pour un appareil encore peu coûteux mais autonome. Ainsi, nous pourrions nous concentrer sur la surveillance des types de cellules prédominants tels que les globules blancs et les plaquettes (autres que le paludisme). Au cœur de tout cela se trouvait le système de déclenchement, qui combinait des algorithmes de focalisation d'image gaussiens pour assurer une reconnaissance cellulaire robuste. Voici un prototype à mi-parcours:
En outre, nous avons commencé à construire un échantillon de formation de CDC (Centers for Disease Control and Prevention) et de frottis sanguins collectés par des chercheurs de Stanford et de l'UCLA - souvent étiquetés manuellement par moi ou un pathologiste. À partir de ce moment, nous avons pu utiliser des approches traditionnelles de vision par ordinateur et d'apprentissage en profondeur pour reconnaître et classer les types de cellules en fonction d'exemples vérifiés par l'homme.
Image des corps cellulaires extraits après transformation de Hough, premier passage, segmentation préliminaire et classification
Les premiers pas ont été difficiles. La charge de travail de l'université de Stanford et la hausse des coûts matériels ont réduit la vitesse d'itération requise pour le développement normal des produits. Les finales signifiaient souvent que les jours passaient sans progrès notable. Mais nous avons mis au point un v1 tactile et utilisable qui peut capturer et traiter une image d'un échantillon de sang taché. Voir la démo:
Cet été, dans ce bâtiment orange de Mountain View, les choses sont revenues à la normale lorsque nous avons rejoint le lot d'été de Y Combinator. Tous nos efforts (et maintenant nous avons un projet à plein temps) se sont concentrés sur la validation clinique à la clinique familiale FEMAP pour lancer la première série d'applications au sein du système de santé. Le but était de tester le système sous un seul aspect: le comptage des leucocytes. En capturant des images d'échantillons de sang sur notre bandelette, puis en exécutant des algorithmes, nous avons montré comment notre nombre de cellules hautement corrélé pour 350 patients correspondait à l'étalon-or des compteurs de cellules de Beckman Coulter, combiné à une série de contrôles de précision en laboratoire .
Un aspect intéressant était que la précision goutte à goutte que nous avons montrée (qui a suscité un intérêt accru ces dernières années ) a été cliniquement confirmée par rapport à d'autres systèmes utilisant des gouttes de sang. Les compteurs Coulter (systèmes de comptage cellulaire traditionnels) fonctionnent en faisant passer des particules à travers une ouverture précieuse de quelques microns de diamètre et en captant l'impédance caractéristique pour enregistrer la taille des particules et donc leur classification. Fondamentalement, plus l'impédance est élevée, plus la taille des particules est grande .
Schéma du principe du compteur Coulter, source: cyto.purdue.edu.
Cependant, l'approche d'Athelas en vision par ordinateur se concentre entièrement sur les modèles d'imagerie et de nucléation. Par conséquent, les particules ou la lymphe, qui peuvent souvent confondre le système Coulter (en particulier en quantités diluées), sont simplement classées par vision par ordinateur comme un corps cellulaire non leucocytaire - pas un leucocyte, mais un autre artefact non classé dans un échantillon de sang.
Le test a montré un degré élevé d'accord entre experts (accord à 100% entre experts sur 5 classes) entre les deux systèmes, nous avons soumis des documents à la FDA (Food and Drug Administration) pour l'enregistrement du système pour la classe 2510 (k), nous vendons maintenant la version de classe 1 du système pour une surveillance rapide des leucocytes. En savoir plus sur athelas.com.
Dans les mois à venir, nous intégrerons de nouveaux types de tests sanguins dans le système (suivi des commotions cérébrales, suivi des inflammations, infections des voies urinaires, plaquettes, augmentation du nombre de cellules), notre mission principale sera d'interagir avec la communauté médicale professionnelle afin d'adopter et de mettre en œuvre notre système.
Dans le même temps, nous nous concentrerons sur l'expédition de nos appareils à 250 $ dans autant de points de vente que possible, d'établissements de santé et de foyers.
Nous sommes constamment à la recherche de personnes exceptionnelles à rencontrer et de hackers pour rejoindre notre équipe, alors écrivez-moi si vous voulez discuter: tanay [at] getathelas.com
Traduction: Ilya Lankevich
Si vous souhaitez aider à la traduction de documents utiles de la bibliothèque YC, écrivez dans un panier personnel, @jethacker ou par courrier électronique alexey.stacenko@gmail.com
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