Plataforma permite investigación comparativa sobre tumores cancerosos
Resumen gráfico. Crédito: DOI: 10.1016/j.cels.2021.09.003
Investigadores de la Facultad de Medicina Rappaport del Technion-Israel Institute of Technology han desarrollado un algoritmo innovador que detecta un denominador común ininterrumpido en datos multidimensionales recopilados de tumores de diferentes pacientes. El estudio, que se publicó en Cell Systems, fue dirigido por el profesor Shai Shen-Orr, el Dr. Yishai Ofran y la Dra. Ayelet Alpert, y se llevó a cabo en colaboración entre investigadores del Technion, el Rambam Health Care Campus, el Shaare Zedek Medical Center y la Universidad de Texas.
En los últimos años, la investigación del cáncer ha experimentado una serie de revoluciones significativas, incluida la introducción de capacidades de caracterización de alta resolución de una sola célula o, más específicamente, el perfilado simultáneo de alto rendimiento de muestras de cáncer mediante secuenciación de ARN de una sola célula y análisis de proteómica. Esto ha llevado a la generación de grandes cantidades de datos multidimensionales sobre un gran número de células, lo que permite la caracterización tanto del tejido sano como de los tejidos malignos. Esta gran cantidad de datos ha puesto de manifiesto la gran variabilidad entre tumores de diferentes pacientes, donde la caracterización celular que se deriva de los antecedentes genéticos del paciente es única para cada paciente.
A pesar de la ventaja sustancial que se deriva de tal caracterización precisa del paciente específico, este desarrollo dificulta la comparación de diferentes pacientes: en ausencia de un denominador común, la comparación, que es esencial para identificar marcadores pronósticos (por ejemplo, mortalidad o gravedad de la enfermedad), se vuelve imposible.
El algoritmo tuMap desarrollado por los investigadores de Technion proporciona una solución a este complejo desafío mediante una «comparación basada en la varianza». El innovador algoritmo ofrece la posibilidad de colocar numerosos tumores diferentes en una escala uniforme que proporciona un punto de referencia para la comparación. De esta forma, los tumores de diferentes pacientes pueden compararse significativamente, así como los tumores del mismo paciente durante el curso de la enfermedad (por ejemplo, en el momento del diagnóstico y después del tratamiento). La resolución proporcionada por el algoritmo se puede aprovechar para aplicaciones clínicas, como la predicción de varios índices clínicos con una precisión muy alta, superando a las herramientas tradicionales. Aunque los investigadores probaron el algoritmo en tumores de leucemia, creen que también será relevante para otros tipos de cáncer.
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La nueva inteligencia artificial ofrece esperanza para los pacientes con cáncer de hígado con menos del 13 por ciento de posibilidades de supervivencia Más información: Ayelet Alpert et al, Alignment of single-cell trayectoriactories by tuMap comparación cuantitativa de alta resolución de muestras de cáncer, Cell Systems (2021). DOI: 10.1016/j.cels.2021.09.003 Información de la revista: Cell Systems
Proporcionado por American Technion Society Cita: La plataforma permite la investigación comparativa sobre tumores cancerosos (2021 , 11 de octubre) recuperado el 29 de agosto de 2022 de https://medicalxpress.com/news/2021-10-platform-enables-cancerous-tumors.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.