Cr\u00e9dito: CC0 Dominio p\u00fablico <\/p>\n
Un art\u00edculo publicado recientemente por la Universidad de Finlandia Oriental y el Hospital Universitario de Kuopio informa sobre un nuevo uso innovador del aprendizaje autom\u00e1tico para ayudar a comprender el interacci\u00f3n de la gen\u00e9tica y otros factores de riesgo de c\u00e1ncer de mama. <\/p>\n
Nuevos descubrimientos en los \u00faltimos a\u00f1os han identificado varios factores de riesgo que contribuyen al riesgo de c\u00e1ncer de mama. Los enfoques capaces de fusionar factores de riesgo gen\u00e9ticos (SNP) y no gen\u00e9ticos podr\u00edan identificar a las personas con un alto riesgo de desarrollar c\u00e1ncer y permitir el desarrollo de programas de detecci\u00f3n adaptados al riesgo para una mejor prevenci\u00f3n del c\u00e1ncer. Esto podr\u00eda mejorar potencialmente el rendimiento general del cribado de BC y dar lugar a una asignaci\u00f3n eficiente de los recursos cl\u00ednicos. Los resultados se publicaron en informes cient\u00edficos revisados por pares.<\/p>\n
Un nuevo modelo creado para analizar la interacci\u00f3n de los factores de riesgo de c\u00e1ncer de mama utilizando el aprendizaje autom\u00e1tico<\/p>\n
Un desaf\u00edo importante en la predicci\u00f3n del riesgo de c\u00e1ncer de mama es desarrollar un modelo que incorpore todos los factores de riesgo conocidos y reci\u00e9n encontrados mientras se consideran las interacciones entre ellos. El modelo de aprendizaje autom\u00e1tico desarrollado en el Instituto de Medicina Cl\u00ednica, Patolog\u00eda y Medicina Forense de la Universidad del Este de Finlandia permite identificar combinaciones de variantes gen\u00e9ticas que interact\u00faan y factores de riesgo demogr\u00e1ficos del c\u00e1ncer de mama, lo que puede predecir de manera eficiente el riesgo de c\u00e1ncer de mama.<\/p>\n
El enfoque de aprendizaje autom\u00e1tico se basa en un m\u00e9todo de refuerzo de \u00e1rbol de gradiente seguido de un algoritmo de b\u00fasqueda iterativo adaptativo. Las caracter\u00edsticas mejor identificadas, es decir, los SNP que interact\u00faan con los factores de riesgo demogr\u00e1ficos, se utilizan para predecir el riesgo de c\u00e1ncer de mama de un individuo desconocido. El an\u00e1lisis se ha realizado con los datos del Proyecto de c\u00e1ncer de mama de Kuopio (KBCP).<\/p>\n
El mapa de interacci\u00f3n de genes identificados incluye los genes ESR1 y FGFR1, que est\u00e1n vinculados al subtipo de c\u00e1ncer de mama con receptor de estr\u00f3geno positivo<\/p>\n
Curiosamente, el mapa de interacci\u00f3n g\u00e9nica de los SNP, que se encontr\u00f3 que interact\u00faan con los factores de riesgo demogr\u00e1ficos, apunta a la prominente red vinculada a los estr\u00f3genos (red ESR1). El mapa de interacciones g\u00e9nicas tambi\u00e9n apunta al gen FGFR2, que es uno de los loci de susceptibilidad gen\u00e9tica m\u00e1s importantes en el c\u00e1ncer de mama no hereditario.<\/p>\n
\u00abDado que el c\u00e1ncer es una enfermedad multifactorial causada por el estilo de vida, la gen\u00e9tica, la y factores ambientales, el an\u00e1lisis individual de las fuentes de variantes gen\u00e9ticas puede no ser suficiente para crear una visi\u00f3n integral del riesgo de enfermedad. En Kuopio, ahora estamos desarrollando enfoques innovadores de aprendizaje autom\u00e1tico para combinar diferentes fuentes de datos, como caracter\u00edsticas mamogr\u00e1ficas\u00bb. concluye Hamid Behravan, investigador postdoctoral especializado en inteligencia artificial (IA) y aprendizaje autom\u00e1tico en el laboratorio de investigaci\u00f3n del c\u00e1ncer de Mannermaa. <\/p>\n
Explore m\u00e1s<\/p>\n
Un estudio del genoma relaciona los cambios en el ADN con los riesgos de subtipos espec\u00edficos de c\u00e1ncer de mama M\u00e1s informaci\u00f3n:<\/strong> Hamid Behravan et al. Predicci\u00f3n del riesgo de c\u00e1ncer de mama mediante factores gen\u00e9ticos y demogr\u00e1ficos interactivos y aprendizaje autom\u00e1tico, Scientific Reports (2020). DOI: 10.1038\/s41598-020-66907-9 Informaci\u00f3n de la revista:<\/strong> Scientific Reports <\/p>\n Proporcionado por la Universidad de Finlandia Oriental Cita<\/strong>: Enfoques innovadores de aprendizaje autom\u00e1tico utilizados para crear un vista integral de los factores de riesgo del c\u00e1ncer de mama (2020, 7 de julio) consultado el 31 de agosto de 2022 de https:\/\/medicalxpress.com\/news\/2020-07-machine-approaches-comprehensive-view-breast.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 Dominio p\u00fablico Un art\u00edculo publicado recientemente por la Universidad de Finlandia Oriental y el Hospital Universitario de Kuopio informa sobre un nuevo uso innovador del aprendizaje autom\u00e1tico para ayudar a comprender el interacci\u00f3n de la gen\u00e9tica y otros factores de riesgo de c\u00e1ncer de mama. Nuevos descubrimientos en los \u00faltimos a\u00f1os han identificado … Continuar leyendo \u00abEnfoques innovadores de aprendizaje autom\u00e1tico utilizados para crear una visi\u00f3n integral de los factores de riesgo del c\u00e1ncer de mama\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-32709","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry","category-general"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/32709","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=32709"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/32709\/revisions"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=32709"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=32709"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=32709"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}