{"id":16888,"date":"2022-08-30T11:58:06","date_gmt":"2022-08-30T16:58:06","guid":{"rendered":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/investigadores-desarrollan-nuevo-metodo-para-identificar-firmas-mutacionales-en-el-cancer\/"},"modified":"2022-08-30T11:58:06","modified_gmt":"2022-08-30T16:58:06","slug":"investigadores-desarrollan-nuevo-metodo-para-identificar-firmas-mutacionales-en-el-cancer","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/investigadores-desarrollan-nuevo-metodo-para-identificar-firmas-mutacionales-en-el-cancer\/","title":{"rendered":"Investigadores desarrollan nuevo m\u00e9todo para identificar firmas mutacionales en el c\u00e1ncer"},"content":{"rendered":"<p>Cr\u00e9dito: Pixabay\/CC0 Dominio p\u00fablico <\/p>\n<p>Investigadores del Johns Hopkins Kimmel Cancer Center utilizaron t\u00e9cnicas de aprendizaje autom\u00e1tico para detectar firmas mutacionales en pacientes con c\u00e1ncer. Su algoritmo super\u00f3 el est\u00e1ndar de an\u00e1lisis actual y revel\u00f3 nuevas firmas mutacionales asociadas con la obesidad, que los expertos en prevenci\u00f3n del c\u00e1ncer creen que se est\u00e1 convirtiendo en el factor de estilo de vida m\u00e1s importante que contribuye al c\u00e1ncer en los EE. UU. y la mayor parte del mundo occidental. El estudio aparece en la edici\u00f3n del 25 de enero de la revista eLife. <\/p>\n<p>\u00abLas firmas mutacionales son importantes en la investigaci\u00f3n actual del c\u00e1ncer, ya que permiten ver las se\u00f1ales que dejan los factores subyacentes, como el envejecimiento, el tabaquismo, el consumo de alcohol, la exposici\u00f3n a los rayos UV y las mutaciones heredadas de BRCA que contribuyen al desarrollo de un c\u00e1ncer. \u00bb dice el l\u00edder del estudio, Cristian Tomasetti, Ph.D., profesor asociado de oncolog\u00eda en el Johns Hopkins Kimmel Cancer Center, con una cita conjunta en Bioestad\u00edstica en la Johns Hopkins Bloomberg School of Public Health.<\/p>\n<p>El nuevo La t\u00e9cnica utiliza una aplicaci\u00f3n de inteligencia artificial llamada aprendizaje autom\u00e1tico, a trav\u00e9s de un algoritmo inform\u00e1tico que accede y analiza datos para descubrir lo que ellos llaman SuperSigs, que son firmas mutacionales que revelan los efectos gen\u00e9ticos de los contribuyentes subyacentes al c\u00e1ncer. Su algoritmo se clasifica como \u00absupervisado\u00bb porque es un an\u00e1lisis que incluye exposiciones conocidas durante el entrenamiento del algoritmo para el an\u00e1lisis gen\u00e9tico de un c\u00e1ncer. Las firmas mutacionales m\u00e1s utilizadas para evaluar los datos gen\u00f3micos se clasifican como \u00abno supervisadas\u00bb porque no tienen en cuenta las exposiciones conocidas. En cambio, toma nota de los patrones y luego vuelve a correlacionarlos con las exposiciones. El nuevo m\u00e9todo tambi\u00e9n permite una combinaci\u00f3n de enfoques supervisados y no supervisados, controlando o bloqueando el efecto de exposiciones conocidas a carcin\u00f3genos para explorar el posible efecto de posibles factores desconocidos.<\/p>\n<p>Los investigadores descubrieron que la nueva t\u00e9cnica supervisada super\u00f3 a la metodolog\u00eda no supervisada en t\u00e9rminos de precisi\u00f3n de predicci\u00f3n. La metodolog\u00eda supervisada tuvo una mediana del \u00e1rea bajo la curva (AUC) de 0,73 para el envejecimiento y 0,90 para todos los dem\u00e1s factores, mientras que la metodolog\u00eda no supervisada tuvo una mediana del AUC de 0,57 para el envejecimiento y 0,77 para todos los dem\u00e1s factores.<\/p>\n<p> \u00abUn AUC de 0,5 o menos significa que el m\u00e9todo no es mejor que la pura casualidad. El valor m\u00e1s alto que puede obtener es 1\u00bb, dice el primer autor Bahman Afsari, Ph.D., instructor en Johns Hopkins Kimmel Cancer hasta unos meses antes. publicaci\u00f3n.<\/p>\n<p>Tambi\u00e9n revelaron lo que creen que son las primeras firmas mutacionales asociadas con c\u00e1nceres de pacientes obesos, proporcionando evidencia de un mecanismo mutacional relacionado con la obesidad y el origen de los c\u00e1nceres.<\/p>\n<p>\u00bb Podr\u00eda decirse que la obesidad es el factor de estilo de vida m\u00e1s importante que contribuye al c\u00e1ncer, pero se desconoce su mecanismo para causar c\u00e1ncer\u00bb, dice Tomasetti. \u00abComo los c\u00e1nceres de pacientes obesos a menudo no parecen tener un mayor n\u00famero de mutaciones, se pens\u00f3 que el mecanismo a trav\u00e9s del cual la obesidad aumenta el riesgo de c\u00e1ncer no era a trav\u00e9s de mutaciones. Nuestros resultados muestran que es, al menos en parte, mutacional\u00bb. <\/p>\n<p>Su m\u00e9todo tambi\u00e9n demostr\u00f3 que un factor etiol\u00f3gico, o subyacente, no siempre causa el mismo efecto mutacional en todos los tejidos, un descubrimiento que contradice las suposiciones de la metodolog\u00eda no supervisada.<\/p>\n<p> \u00abEl envejecimiento produce diferentes firmas mutacionales en diferentes tejidos, al igual que el tabaquismo y otras exposiciones ambientales\u00bb, dice el coautor Albert Kuo, Ph.D. candidato en la Escuela de Salud P\u00fablica Johns Hopkins Bloomberg. \u00abAdem\u00e1s, en los pulmones, la firma del envejecimiento y la firma del tabaquismo son muy diferentes, pero en otros tejidos, la firma del tabaquismo es relativamente similar a la firma del envejecimiento, lo que sugiere que la inflamaci\u00f3n es el mecanismo principal\u00bb.<\/p>\n<p>Adem\u00e1s, la investigaci\u00f3n valid\u00f3 el papel clave de las mutaciones aleatorias, los errores normales que ocurren en el ADN de las c\u00e9lulas durante la replicaci\u00f3n en el desarrollo de un c\u00e1ncer.<\/p>\n<p>\u00abCada vez que una c\u00e9lula se divide, tiene que duplicar su ADN \u00abA medida que la maquinaria de duplicaci\u00f3n y reparaci\u00f3n copia los miles de millones de letras de las mol\u00e9culas que componen nuestro ADN, se cometen errores. Se estima que ocurren entre tres y seis mutaciones en el ADN cada vez que una c\u00e9lula se divide\u00bb, explica Tomasetti. \u00abUna fuente importante de las mutaciones que causan c\u00e1ncer parecen ser estos procesos end\u00f3genos que no tienen nada que ver con genes defectuosos gen\u00e9ticos o exposiciones da\u00f1inas\u00bb.<\/p>\n<p>A trav\u00e9s del algoritmo, Tomasetti y su equipo determinaron que el 69 % de los Las mutaciones encontradas en pacientes con c\u00e1ncer en todos los tipos de tumores se pueden atribuir a mutaciones aleatorias, lo que indica la necesidad de un mayor enfoque de esfuerzo y recursos en la detecci\u00f3n temprana, dice.<\/p>\n<p>\u00abSi no podemos evitar el c\u00e1ncer ocurra, entonces la siguiente mejor opci\u00f3n es encontrarlo antes de que sea demasiado tarde. Si podemos encontrar un c\u00e1ncer en una etapa temprana, entonces, por lo general, se puede salvar la vida del paciente\u00bb, dice. <\/p>\n<p>Explore m\u00e1s<\/p>\n<p> Los cient\u00edficos recrean el da\u00f1o en el ADN causado por las toxinas del tabaquismo <strong>M\u00e1s informaci\u00f3n:<\/strong> Bahman Afsari et al. Firmas mutacionales supervisadas para la obesidad y otros factores etiol\u00f3gicos espec\u00edficos de tejido en el c\u00e1ncer, eLife (2021). DOI: 10.7554\/eLife.61082 <strong>Informaci\u00f3n de la revista:<\/strong> eLife <\/p>\n<p> Proporcionado por la Facultad de Medicina de la Universidad Johns Hopkins <strong>Cita<\/strong>: Los investigadores desarrollan un nuevo m\u00e9todo para identificar firmas mutacionales en el c\u00e1ncer ( 2021, 30 de marzo) recuperado el 30 de agosto de 2022 de https:\/\/medicalxpress.com\/news\/2021-03-method-mutational-signatures-cancer.html Este documento est\u00e1 sujeto a derechos de autor. Aparte de cualquier trato justo con fines de estudio o investigaci\u00f3n privados, ninguna parte puede reproducirse sin el permiso por escrito. El contenido se proporciona \u00fanicamente con fines informativos.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Cr\u00e9dito: Pixabay\/CC0 Dominio p\u00fablico Investigadores del Johns Hopkins Kimmel Cancer Center utilizaron t\u00e9cnicas de aprendizaje autom\u00e1tico para detectar firmas mutacionales en pacientes con c\u00e1ncer. 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