{"id":18044,"date":"2022-08-30T12:34:59","date_gmt":"2022-08-30T17:34:59","guid":{"rendered":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/el-aprendizaje-automatico-puede-identificar-las-celulas-cancerosas-por-su-acidez\/"},"modified":"2022-08-30T12:34:59","modified_gmt":"2022-08-30T17:34:59","slug":"el-aprendizaje-automatico-puede-identificar-las-celulas-cancerosas-por-su-acidez","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/el-aprendizaje-automatico-puede-identificar-las-celulas-cancerosas-por-su-acidez\/","title":{"rendered":"El aprendizaje autom\u00e1tico puede identificar las c\u00e9lulas cancerosas por su acidez"},"content":{"rendered":"<p>Despu\u00e9s de te\u00f1irla con azul de bromotimol, una sola c\u00e9lula puede clasificarse como sana o cancerosa seg\u00fan sus caracter\u00edsticas de color. Cr\u00e9dito: Yuri Belotti <\/p>\n<p>Las c\u00e9lulas cancerosas presentan varias diferencias clave con respecto a las c\u00e9lulas sanas que ayudan a identificarlas como peligrosas. Por ejemplo, el pH, el nivel de acidez dentro de una c\u00e9lula cancerosa, no es el mismo que el pH dentro de una c\u00e9lula sana. <\/p>\n<p>Investigadores de la Universidad Nacional de Singapur desarrollaron un m\u00e9todo de aprendizaje autom\u00e1tico para determinar si una sola c\u00e9lula es cancerosa mediante la detecci\u00f3n de su pH. Describen su trabajo en la revista APL Bioengineering.<\/p>\n<p>\u00abLa capacidad de identificar c\u00e9lulas individuales ha adquirido una importancia primordial en el campo de la medicina personalizada y de precisi\u00f3n\u00bb, dijo Chwee Teck Lim, uno de los autores. \u00abEsto se debe a que es la \u00fanica forma de explicar la heterogeneidad inherente asociada con cualquier muestra biol\u00f3gica\u00bb.<\/p>\n<p>Lim explic\u00f3 que otras t\u00e9cnicas para examinar una sola c\u00e9lula pueden inducir efectos t\u00f3xicos o incluso matar la c\u00e9lula. Su enfoque, sin embargo, puede discriminar las c\u00e9lulas que se originan en tejidos normales de las c\u00e9lulas que se originan en tejidos cancerosos, as\u00ed como entre diferentes tipos de c\u00e1ncer, mientras mantiene vivas las c\u00e9lulas.<\/p>\n<p>El m\u00e9todo se basa en el tratamiento de las c\u00e9lulas con bromotimol. azul, un tinte sensible al pH que cambia de color dependiendo de cu\u00e1n \u00e1cida sea una soluci\u00f3n. Cada tipo de c\u00e9lula exhibe su propia huella digital \u00fanica de rojo, verde y azul (RGB) en funci\u00f3n de su acidez intracelular. Debido a que la transformaci\u00f3n cancerosa altera el pH de la c\u00e9lula, una c\u00e9lula enferma responder\u00e1 al azul de bromotimol de manera diferente, lo que resultar\u00e1 en un cambio caracter\u00edstico de su huella digital RGB.<\/p>\n<p>Entrenando un algoritmo de aprendizaje autom\u00e1tico para asignar combinaciones de colores al estado de la enfermedad de c\u00e9lulas individuales, los autores pueden reconocer f\u00e1cilmente un cambio no deseado. Esto les permite determinar la salud de una c\u00e9lula usando solo un equipo est\u00e1ndar simple: un microscopio invertido y una c\u00e1mara a color.<\/p>\n<p>\u00abNuestro m\u00e9todo nos permiti\u00f3 clasificar c\u00e9lulas individuales de varios tejidos humanos, tanto normales como cancerosos , centr\u00e1ndose \u00fanicamente en los niveles de acidez inherentes que cada tipo de c\u00e9lula tiende a exhibir, y usando equipo simple y econ\u00f3mico\u00bb, dijo Lim.<\/p>\n<p>Para implementaciones pr\u00e1cticas de este enfoque, los profesionales m\u00e9dicos necesitar\u00e1n adquirir de manera no invasiva un muestra de las c\u00e9lulas en cuesti\u00f3n.<\/p>\n<p>\u00abUna aplicaci\u00f3n potencial de esta t\u00e9cnica ser\u00eda en la biopsia l\u00edquida, donde las c\u00e9lulas tumorales que escaparon del tumor primario pueden aislarse de los fluidos corporales de una manera m\u00ednimamente invasiva\u00bb, dijo Lim dijo.<\/p>\n<p>El grupo espera avanzar m\u00e1s en el concepto para tratar de detectar diferentes etapas de tumores malignos a partir de las c\u00e9lulas. Visualizan una versi\u00f3n en tiempo real del procedimiento, en la que las c\u00e9lulas suspendidas en una soluci\u00f3n pueden reconocerse y manipularse autom\u00e1ticamente. <\/p>\n<p>Explore m\u00e1s<\/p>\n<p> El estudio avanza en el campo de la medicina de precisi\u00f3n <strong>M\u00e1s informaci\u00f3n:<\/strong> \u00abEnfoque basado en el aprendizaje autom\u00e1tico para la obtenci\u00f3n de im\u00e1genes de pH y la clasificaci\u00f3n de c\u00e9lulas cancerosas individuales\u00bb APL Bioingenier\u00eda, aip.scitation.org\/doi \/10.1063\/5.0031615 Proporcionado por el Instituto Americano de F\u00edsica <strong>Cita<\/strong>: El aprendizaje autom\u00e1tico puede identificar las c\u00e9lulas cancerosas por su acidez (2021, 16 de marzo) recuperado el 30 de agosto de 2022 de https:\/\/medicalxpress.com\/news\/2021 -03-machine-cancerous-cells-acidity.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>Despu\u00e9s de te\u00f1irla con azul de bromotimol, una sola c\u00e9lula puede clasificarse como sana o cancerosa seg\u00fan sus caracter\u00edsticas de color. Cr\u00e9dito: Yuri Belotti Las c\u00e9lulas cancerosas presentan varias diferencias clave con respecto a las c\u00e9lulas sanas que ayudan a identificarlas como peligrosas. 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