Cr\u00e9dito: Jonathan Irish <\/p>\n
Al aplicar t\u00e9cnicas de aprendizaje autom\u00e1tico automatizadas y sin supervisi\u00f3n al an\u00e1lisis de millones de c\u00e9lulas cancerosas, Rebecca Ihrie y Jonathan Irish, ambos profesores asociados de y biolog\u00eda del desarrollo, han identificado nuevos tipos de c\u00e9lulas cancerosas en tumores cerebrales. El aprendizaje autom\u00e1tico es una serie de algoritmos inform\u00e1ticos que pueden identificar patrones dentro de enormes cantidades de datos y volverse \u00abm\u00e1s inteligentes\u00bb con m\u00e1s experiencia. Este hallazgo promete permitir a los investigadores comprender mejor y enfocarse en estos tipos de c\u00e9lulas para la investigaci\u00f3n y la terapia del glioblastoma, un tumor cerebral agresivo con alta mortalidad, as\u00ed como la aplicabilidad m\u00e1s amplia del aprendizaje autom\u00e1tico en la investigaci\u00f3n del c\u00e1ncer. <\/p>\n
Con sus colaboradores, Ihrie e Irish desarrollaron Risk Assessment Population IDentification (RAPID), un algoritmo de aprendizaje autom\u00e1tico de c\u00f3digo abierto que revel\u00f3 patrones coordinados de expresi\u00f3n y modificaci\u00f3n de prote\u00ednas asociados con los resultados de supervivencia.<\/p>\n
El art\u00edculo, \u00abEl aprendizaje autom\u00e1tico no supervisado revela el riesgo de estratificar las c\u00e9lulas tumorales de glioblastoma\u00bb se public\u00f3 en l\u00ednea en la revista eLife el 23 de junio. El c\u00f3digo RAPID y los ejemplos est\u00e1n disponibles en la p\u00e1gina de cytolab Github.<\/p>\n
Durante la \u00faltima d\u00e9cada, la comunidad de investigaci\u00f3n ha ha estado trabajando para aprovechar la capacidad del aprendizaje autom\u00e1tico para absorber y analizar m\u00e1s datos para la investigaci\u00f3n de c\u00e9lulas cancerosas de los que la mente humana por s\u00ed sola puede procesar. \u00abSin ninguna supervisi\u00f3n humana, RAPID analiz\u00f3 2 millones de c\u00e9lulas tumorales con al menos 4710 c\u00e9lulas de glioblastoma de cada paciente de 28 glioblastomas, y marc\u00f3 las c\u00e9lulas y los patrones m\u00e1s inusuales para que los estudi\u00e1ramos\u00bb, dijo Ihrie. \u00abPodemos encontrar las agujas en el pajar sin buscar en todo el pajar. Esta tecnolog\u00eda nos permite dedicar nuestra atenci\u00f3n a comprender mejor las c\u00e9lulas cancerosas m\u00e1s peligrosas y acercarnos a la cura definitiva del c\u00e1ncer de cerebro\u00bb.<\/p>\n
Se introdujeron en RAPID datos sobre prote\u00ednas celulares que gobiernan la identidad y funci\u00f3n de las c\u00e9lulas madre neurales y otras c\u00e9lulas cerebrales. El tipo de datos utilizado se denomina citometr\u00eda de masas unicelulares, una t\u00e9cnica de medici\u00f3n que normalmente se aplica al c\u00e1ncer de sangre. Una vez que se complet\u00f3 el an\u00e1lisis estad\u00edstico de RAPID y se encontraron las \u00abagujas en el pajar\u00bb, solo se estudiaron esas c\u00e9lulas. \u00abUno de los resultados m\u00e1s emocionantes de nuestra investigaci\u00f3n es que el aprendizaje autom\u00e1tico no supervisado encontr\u00f3 las c\u00e9lulas m\u00e1s da\u00f1inas sin necesidad de que los investigadores le dieran conocimiento cl\u00ednico o biol\u00f3gico como contexto\u00bb, dijo Irish, tambi\u00e9n director cient\u00edfico de Vanderbilt’s Cancer & Immunology Core. \u00abLos hallazgos de este estudio actualmente representan el mayor avance biol\u00f3gico de mi laboratorio en Vanderbilt\u00bb.<\/p>\n
El an\u00e1lisis de aprendizaje autom\u00e1tico de los investigadores permiti\u00f3 a su equipo estudiar m\u00faltiples caracter\u00edsticas de las prote\u00ednas en las c\u00e9lulas tumorales cerebrales en relaci\u00f3n con otras caracter\u00edsticas, entregando patrones nuevos e inesperados. \u00abLa colaboraci\u00f3n entre nuestros dos laboratorios, el apoyo que recibimos para este trabajo de alto riesgo de Vanderbilt y el Centro de C\u00e1ncer Vanderbilt-Ingram (VICC) y la fruct\u00edfera colaboraci\u00f3n con neurocirujanos y pat\u00f3logos que brindaron una oportunidad \u00fanica para estudiar las c\u00e9lulas humanas de inmediato. del cerebro nos permiti\u00f3 lograr este hito\u00bb, dijeron Ihrie e Irish en una declaraci\u00f3n conjunta. Los coautores del art\u00edculo son los exestudiantes graduados de Vanderbilt Nalin Leelatian, residente actual de neuropatolog\u00eda en Yale (laboratorio irland\u00e9s) y Justine Sinnaeve (laboratorio Ihrie). A trav\u00e9s de su investigaci\u00f3n y trabajo sobre este tema, Leelatian gan\u00f3 el premio Scholar-in-Training Award de la Asociaci\u00f3n Estadounidense de Tumores Cerebrales (ABTA), Asociaci\u00f3n Estadounidense para la Investigaci\u00f3n del C\u00e1ncer (AACR) en abril de 2017.<\/p>\n
La aplicabilidad de esta investigaci\u00f3n se extiende m\u00e1s all\u00e1 de la investigaci\u00f3n del c\u00e1ncer a las t\u00e9cnicas de an\u00e1lisis de datos para la investigaci\u00f3n m\u00e1s amplia de enfermedades humanas y el modelado de laboratorio de enfermedades utilizando m\u00faltiples muestras. El documento tambi\u00e9n demuestra que estos patrones complejos, una vez encontrados, pueden usarse para desarrollar clasificaciones m\u00e1s simples que pueden aplicarse a cientos de muestras. Los investigadores que estudian los tumores cerebrales de glioblastoma podr\u00e1n consultar estos hallazgos mientras prueban para ver si sus propias muestras son comparables con los patrones de expresi\u00f3n de c\u00e9lulas y prote\u00ednas descubiertos por Ihrie, Irish y colaboradores. <\/p>\n
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Un nuevo m\u00e9todo de aprendizaje autom\u00e1tico mejora las pruebas de c\u00e9lulas tumorales similares a las madres para la investigaci\u00f3n del c\u00e1ncer de mama M\u00e1s informaci\u00f3n:<\/strong> Nalin Leelatian et al. El aprendizaje autom\u00e1tico no supervisado revela el riesgo de estratificar las c\u00e9lulas tumorales de glioblastoma, eLife (2020). DOI: 10.7554\/eLife.56879 Informaci\u00f3n de la revista:<\/strong> eLife <\/p>\n Proporcionado por la Universidad de Vanderbilt Cita<\/strong>: Descubrimiento de tipos agresivos de c\u00e9lulas cancerosas hecho posible con t\u00e9cnicas de aprendizaje autom\u00e1tico (2020, 25 de junio) recuperado el 31 de agosto de 2022 de https:\/\/medicalxpress.com\/news\/2020-06-discovery-aggressive-cancer-cell-machine.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":" Cr\u00e9dito: Jonathan Irish Al aplicar t\u00e9cnicas de aprendizaje autom\u00e1tico automatizadas y sin supervisi\u00f3n al an\u00e1lisis de millones de c\u00e9lulas cancerosas, Rebecca Ihrie y Jonathan Irish, ambos profesores asociados de y biolog\u00eda del desarrollo, han identificado nuevos tipos de c\u00e9lulas cancerosas en tumores cerebrales. El aprendizaje autom\u00e1tico es una serie de algoritmos inform\u00e1ticos que pueden identificar … Continuar leyendo \u00abDescubrimiento de tipos agresivos de c\u00e9lulas cancerosas gracias a t\u00e9cnicas de aprendizaje autom\u00e1tico\u00bb<\/span><\/a><\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"","ping_status":"","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[1],"tags":[],"class_list":["post-28559","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry","category-general"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/28559","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=28559"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/28559\/revisions"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=28559"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=28559"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=28559"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}