El aprendizaje profundo ayuda a predecir la metástasis peritoneal oculta en el cáncer de estómago
Crédito: Academia de Ciencias de China
El cáncer de estómago, o cáncer gástrico, es una neoplasia gastrointestinal común. La metástasis peritoneal ocurre en la mayoría de los pacientes con cáncer de estómago avanzado y se considera una enfermedad agresiva con malos resultados.
Los pacientes con metástasis peritoneal generalmente no son elegibles para una cirugía curativa. Por lo tanto, la detección y el diagnóstico preoperatorios de metástasis peritoneal son fundamentales para informar la toma de decisiones de tratamiento y evitar cirugías innecesarias.
Un nuevo estudio publicado en JAMA Network Open el 5 de enero muestra que el aprendizaje profundo puede ayudar a predecir Metástasis peritoneal oculta en cáncer de estómago. Proporciona un enfoque novedoso y no invasivo para los pacientes con cáncer de estómago y puede informar el manejo quirúrgico individualizado del cáncer de estómago.
El estudio fue realizado por el grupo del Dr. Xie Yaoqin de los Institutos de Tecnología Avanzada de Shenzhen (SIAT) de la Academia China de Ciencias, el Dr. Li Ruijiang de la Universidad de Stanford, el Dr. LI Guoxin del Hospital Nanfang y el Dr. Zhou Zhiwei del Centro de Cáncer de la Universidad Sun Yat-sen.
Los investigadores desarrollaron un modelo de aprendizaje profundo llamado Red de metástasis peritoneal (PMetNet) para predecir metástasis peritoneal clínicamente oculta mediante imágenes de tomografía computarizada (TC) preoperatorias en pacientes con cáncer de estómago.
Dr. Jiang Yuming de la Universidad de Stanford, uno de los primeros coautores de este estudio, explicó que el modelo de aprendizaje profundo propuesto puede servir como una herramienta no invasiva confiable para la identificación temprana de pacientes con metástasis peritoneal clínicamente oculta.
«Es también puede informar la toma de decisiones de tratamiento preoperatorio individualizado y puede evitar cirugías y complicaciones innecesarias», dijo Ph.D. candidato Liang Xiaokun de SIAT, el otro co-primer autor.
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Nuevo método para ayudar a detectar células de cáncer gástrico Más información: YumingJiang et al. Predicción no invasiva de metástasis peritoneal oculta en cáncer gástrico mediante aprendizaje profundo. Abierto de la Red JAMA. 2021;4(1):e2032269. DOI: 10.1001/jamanetworkopen.2020.32269 Información de la revista: JAMA Network Open
Proporcionado por la Academia de Ciencias de China Cita: El aprendizaje profundo ayuda a predecir la metástasis peritoneal oculta en el cáncer de estómago ( 2021, 7 de enero) recuperado el 30 de agosto de 2022 de https://medicalxpress.com/news/2021-01-deep-occult-peritoneal-metastasis-stomach.html Este documento está sujeto a derechos de autor. Aparte de cualquier trato justo con fines de estudio o investigación privados, ninguna parte puede reproducirse sin el permiso por escrito. El contenido se proporciona únicamente con fines informativos.