Dans une pièce sombre, sur une table, se trouvent un pointeur laser, un morceau de verre avec du tissu et une caméra de téléphone ordinaire. La lumière traverse l'échantillon, et sur l'image apparaissent non pas des cellules, mais un motif de bandes claires et sombres, comme l'ombre du feuillage sur un mur. À partir de ce motif, l'ordinateur apprend à deviner la quantité de protéine HER2 à la surface des cellules cancéreuses du sein.
La protéine HER2 est comme une poignée de porte que le médicament peut saisir. S'il y a peu de poignées, le médicament ne fonctionnera pas ; s'il y en a beaucoup, les médecins prescrivent des traitements spéciaux. Habituellement, on compte ces poignées sous un microscope lourd avec des lentilles coûteuses. Le nouveau système se passe de lentilles : un laser de trois couleurs éclaire le tissu, et la caméra capture la façon dont la lumière est diffusée. Le réseau de neurones analyse ces motifs et attribue une note de 0 à 3+.
Pour éviter les erreurs, le programme évalue lui-même sa confiance. S'il doute, il marque la réponse comme non fiable, et un humain la vérifie alors. Sur 412 échantillons, cette approche a donné 84,9 % de réponses exactes pour les quatre stades et 94,8 % pour la question principale : y a-t-il une cible pour le médicament. Une erreur sur trois a été détectée et corrigée.
Cette technique pèse moins d'un kilogramme et coûte des dizaines de fois moins cher qu'un scanner classique. Dans un petit hôpital sans pathologiste, elle pourrait examiner des dizaines d'échantillons en une heure et indiquer qui a besoin du médicament coûteux et qui n'en a pas besoin.
Le pointeur laser de l'expérience émet trois couleurs à la fois – rouge, vert et bleu, comme les anciens téléviseurs – et illumine séparément différentes couches du tissu.