Cr\u00e9dito: CC0 Public Domain <\/p>\n
Un equipo de investigaci\u00f3n del Centro Prodi para el Diagn\u00f3stico de Prote\u00ednas de la Ruhr-Universitt Bochum (RUB) ha utilizado microscopios infrarrojos (IR) basados en l\u00e1seres de cascada cu\u00e1ntica para clasifique muestras de tejido de c\u00e1ncer colorrectal de operaciones cl\u00ednicas de rutina de forma automatizada y sin marcadores. La inteligencia artificial permiti\u00f3 a los investigadores diferenciar entre diferentes tipos de tumores con gran precisi\u00f3n en aproximadamente 30 minutos. Seg\u00fan la clasificaci\u00f3n, los m\u00e9dicos pueden predecir qu\u00e9 curso tomar\u00e1 la enfermedad y, en consecuencia, elegir la terapia adecuada. El equipo public\u00f3 su informe en la revista Scientific Reports del 23 de junio de 2020. <\/p>\n
El estado de los microsat\u00e9lites facilita el pron\u00f3stico<\/p>\n
Se hace una distinci\u00f3n entre tumores microsat\u00e9lites estables (MSS) e inestables microsat\u00e9lites (MSI) en colon y otros c\u00e1nceres Los microsat\u00e9lites suelen ser secuencias cortas de ADN sin funci\u00f3n que se repiten con frecuencia. Los pacientes con tumores MSI tienen una tasa de supervivencia significativamente mayor. Esto se debe a una tasa de mutaci\u00f3n de las c\u00e9lulas cancerosas que es unas 1000 veces mayor, lo que hace que su crecimiento sea menos exitoso. Adem\u00e1s, la inmunoterapia innovadora tiene m\u00e1s \u00e9xito en pacientes con tumores MSI. \u00abPor lo tanto, es importante para el pron\u00f3stico y la decisi\u00f3n terap\u00e9utica saber a qu\u00e9 tipo de tumor nos enfrentamos\u00bb, dice la profesora Anke Reinacher-Schick, jefa del Departamento de Hematolog\u00eda y Oncolog\u00eda de la cl\u00ednica RUB St. Josef Hospital. Hasta la fecha, el diagn\u00f3stico diferencial se ha llevado a cabo mediante la tinci\u00f3n inmunohistoqu\u00edmica de muestras de tejido con un posterior an\u00e1lisis gen\u00e9tico complejo.<\/p>\n
Medici\u00f3n r\u00e1pida y fiable<\/p>\n
El potencial de la imagen IR como herramienta de diagn\u00f3stico para la clasificaci\u00f3n de tejidos, la llamada patolog\u00eda digital sin etiquetas, ya hab\u00eda sido demostrada en estudios anteriores por el grupo encabezado por el profesor Klaus Gerwert del Departamento de Biof\u00edsica de la RUB. El m\u00e9todo reconoce el tejido canceroso sin tinci\u00f3n previa ni otras marcas y, en consecuencia, tambi\u00e9n funciona autom\u00e1ticamente con la ayuda de inteligencia artificial. A diferencia del diagn\u00f3stico diferencial convencional del estado de los microsat\u00e9lites, que toma alrededor de un d\u00eda, el nuevo m\u00e9todo requiere solo alrededor de media hora.<\/p>\n
El equipo de investigaci\u00f3n de prote\u00ednas ha mejorado significativamente el m\u00e9todo al optimizarlo para la detecci\u00f3n de un cambio en el tejido. Anteriormente, el tejido solo pod\u00eda visualizarse morfol\u00f3gicamente. \u00abEste es un gran paso que demuestra que las im\u00e1genes IR pueden convertirse en un m\u00e9todo prometedor en el diagn\u00f3stico futuro y la predicci\u00f3n de la terapia\u00bb, dice Klaus Gerwert.<\/p>\n
Estudio de viabilidad alentador<\/p>\n
En colaboraci\u00f3n con el Instituto de Patolog\u00eda del RUB dirigido por el profesor Andrea Tannapfel y el Departamento de Hematolog\u00eda y Oncolog\u00eda del Hospital RUB St. Josef, el equipo de investigaci\u00f3n realiz\u00f3 un estudio de viabilidad con 100 pacientes. Mostr\u00f3 una sensibilidad del 100 por ciento y una especificidad del 93 por ciento: todos los tumores MSI se clasificaron correctamente con el nuevo m\u00e9todo, solo unas pocas muestras se identificaron falsamente como tumores MSI. Ahora est\u00e1 comenzando un ensayo cl\u00ednico ampliado, que se llevar\u00e1 a cabo en muestras del estudio de registro Colopredict Plus 2.0. Iniciado por Andrea Tannapfel y Anke Reinacher-Schick, el estudio de registro permite la validaci\u00f3n de los resultados del trabajo publicado. \u00abLa metodolog\u00eda tambi\u00e9n es de gran inter\u00e9s para nosotros, porque se utiliza muy poco material de muestra, lo que puede ser una ventaja decisiva en los diagn\u00f3sticos actuales con un n\u00famero cada vez mayor de t\u00e9cnicas aplicables\u00bb, explica Andrea Tannapfel.<\/p>\n
Otro paso hacia una atenci\u00f3n m\u00e9dica personalizada<\/p>\n
En el futuro, el m\u00e9todo se introducir\u00e1 en el flujo de trabajo cl\u00ednico para evaluar su potencial para la oncolog\u00eda de precisi\u00f3n. \u00abDespu\u00e9s de una terapia cada vez m\u00e1s espec\u00edfica de enfermedades oncol\u00f3gicas, es muy importante proporcionar diagn\u00f3sticos r\u00e1pidos y precisos\u00bb, concluye Anke Reinacher-Schick. <\/p>\n
Explore m\u00e1s<\/p>\n
M\u00e9todo sin etiquetas para el diagn\u00f3stico r\u00e1pido del c\u00e1ncer M\u00e1s informaci\u00f3n:<\/strong> Angela Kallenbach-Thieltges et al, Clasificaci\u00f3n automatizada sin etiquetas del estado de los microsat\u00e9lites en el c\u00e1ncer colorrectal mediante im\u00e1genes infrarrojas, Informes cient\u00edficos (2020). DOI: 10.1038\/s41598-020-67052-z Informaci\u00f3n de la revista:<\/strong> Scientific Reports <\/p>\n Proporcionado por Ruhr-Universitaet-Bochum Cita<\/strong>: La inteligencia artificial clasifica el c\u00e1ncer colorrectal usando infrarrojos Imaging (24 de junio de 2020) recuperado el 31 de agosto de 2022 de https:\/\/medicalxpress.com\/news\/2020-06-artificial-intelligence-colorrectal-cancer-infrared.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: CC0 Public Domain Un equipo de investigaci\u00f3n del Centro Prodi para el Diagn\u00f3stico de Prote\u00ednas de la Ruhr-Universitt Bochum (RUB) ha utilizado microscopios infrarrojos (IR) basados en l\u00e1seres de cascada cu\u00e1ntica para clasifique muestras de tejido de c\u00e1ncer colorrectal de operaciones cl\u00ednicas de rutina de forma automatizada y sin marcadores. La inteligencia artificial permiti\u00f3 … Continuar leyendo \u00abLa inteligencia artificial clasifica el c\u00e1ncer colorrectal utilizando im\u00e1genes infrarrojas\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-28782","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry","category-general"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/28782","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=28782"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/28782\/revisions"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=28782"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=28782"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=28782"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}