Cr\u00e9dito: CC0 Public Domain <\/p>\n
La inteligencia artificial\/aprendizaje autom\u00e1tico implica el desarrollo de sistemas inform\u00e1ticos que realizan tareas que normalmente requerir\u00edan inteligencia humana. Las personas usan AI\/ML todos los d\u00edas, por ejemplo, al usar dispositivos dom\u00e9sticos inteligentes o asistentes de voz digitales. El uso de AI\/ML tambi\u00e9n est\u00e1 creciendo r\u00e1pidamente en la investigaci\u00f3n biom\u00e9dica y la atenci\u00f3n m\u00e9dica. En un art\u00edculo de punto de vista reciente, los investigadores del Rutgers Cancer Institute of New Jersey y la Rutgers New Jersey Medical School (NJMS) exploraron c\u00f3mo la IA\/ML complementar\u00e1 los enfoques existentes centrados en la informaci\u00f3n de secuencias de prote\u00ednas del genoma, incluida la identificaci\u00f3n de mutaciones en tumores humanos. <\/p>\n
Stephen K. Burley, MD, DPhil y colaboradores publicaron el estudio el 2 de diciembre en el New England Journal of Medicine.<\/p>\n
\u00bfCu\u00e1l es el potencial de la IA\/MI en la investigaci\u00f3n y la pr\u00e1ctica cl\u00ednica del c\u00e1ncer?<\/p>\n
Prevemos que las aplicaciones m\u00e1s inmediatas del modelado computarizado de estructuras se centrar\u00e1n en mutaciones puntuales detectadas en tumores humanos (de l\u00ednea germinal o som\u00e1ticos). Los modelos de estructura computarizados de oncoprote\u00ednas frecuentemente mutadas (p. ej., el receptor del factor de crecimiento epid\u00e9rmico, EGFR, que se muestra en la Figura 2B del art\u00edculo) ya se est\u00e1n utilizando para ayudar a identificar los genes impulsores del c\u00e1ncer, permitir el descubrimiento de terapias, explicar la resistencia a los medicamentos e informar los planes de tratamiento. <\/p>\n
\u00bfCu\u00e1les son algunos de los mayores desaf\u00edos para AI\/ML en el cuidado de la salud?<\/p>\n
En los t\u00e9rminos m\u00e1s amplios, los desaf\u00edos esenciales probablemente incluir\u00edan investigaci\u00f3n y desarrollo de AI\/ML, validaci\u00f3n de tecnolog\u00eda, eficiencia \/despliegue equitativo e integraci\u00f3n coherente en los sistemas de atenci\u00f3n m\u00e9dica existentes, y problemas inherentes relacionados con el entorno regulatorio junto con problemas complejos de reembolso m\u00e9dico.<\/p>\n
\u00bfC\u00f3mo tendr\u00e1 esta tecnolog\u00eda un impacto en el dise\u00f1o de vacunas, especialmente con respecto al SARS? -CoV-2?<\/p>\n
Al ir m\u00e1s all\u00e1 del conocimiento de la estructura 3D en proteomas completos (listas de piezas para biolog\u00eda y biomedicina), el modelado computacional preciso permitir\u00e1 el an\u00e1lisis de cambios gen\u00e9ticos cl\u00ednicamente significativos. ifest en 3D por prote\u00ednas individuales. Por ejemplo, la variante delta del SARS-CoV-2 de la prote\u00edna espiga preocupante lleva 13 cambios de amino. Las estructuras 3D determinadas experimentalmente de las variantes de la prote\u00edna espiga del SARS-CoV-2 unidas a varios anticuerpos, todas disponibles en acceso abierto desde el Banco de datos de prote\u00ednas, se pueden usar con modelos de estructura computarizados de nuevas variantes de prote\u00ednas espiga preocupantes para comprender el impacto potencial en otros amino\u00e1cidos. cambios. En el trabajo actualmente en curso (a\u00fan sin publicar), hemos utilizado enfoques de IA\/ML para comprender la relaci\u00f3n estructura-funci\u00f3n de la prote\u00edna de punta preocupante de la variante omicron del SARS-CoV-2 (con m\u00e1s de 30 cambios de amino\u00e1cidos), que ilustran pr\u00e1cticas e inmediatas. aplicaci\u00f3n de esta tecnolog\u00eda emergente.<\/p>\n
\u00bfCu\u00e1l es el siguiente paso para utilizar mejor la IA\/ML en la investigaci\u00f3n del c\u00e1ncer? <\/p>\n
Desarrollo y difusi\u00f3n equitativa de herramientas f\u00e1ciles de usar que los bi\u00f3logos del c\u00e1ncer pueden usar para comprender las estructuras tridimensionales de las prote\u00ednas implicadas en los c\u00e1nceres humanos y c\u00f3mo las mutaciones som\u00e1ticas afectan la estructura y la funci\u00f3n que conducen a la proliferaci\u00f3n descontrolada de c\u00e9lulas tumorales. <\/p>\n
Explore m\u00e1s<\/p>\n
Uso de modelos inform\u00e1ticos para predecir la evoluci\u00f3n de nuevas variantes de COVID M\u00e1s informaci\u00f3n:<\/strong> Stephen K. Burley et al, Predicting Proteome-Scale Protein Structure with Artificial Intelligence, New England Journal de Medicina (2021). DOI: 10.1056\/NEJMcibr2113027 Informaci\u00f3n de la revista:<\/strong> New England Journal of Medicine <\/p>\n Proporcionado por Rutgers Cancer Institute of New Jersey Cita<\/strong>: C\u00f3mo la inteligencia artificial y el aprendizaje autom\u00e1tico contribuir\u00e1n a cuidado de pacientes con c\u00e1ncer y dise\u00f1o de vacunas (8 de diciembre de 2021) recuperado el 29 de agosto de 2022 de https:\/\/medicalxpress.com\/news\/2021-12-artificial-intelligence-machine-contribute-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":" Cr\u00e9dito: CC0 Public Domain La inteligencia artificial\/aprendizaje autom\u00e1tico implica el desarrollo de sistemas inform\u00e1ticos que realizan tareas que normalmente requerir\u00edan inteligencia humana. Las personas usan AI\/ML todos los d\u00edas, por ejemplo, al usar dispositivos dom\u00e9sticos inteligentes o asistentes de voz digitales. El uso de AI\/ML tambi\u00e9n est\u00e1 creciendo r\u00e1pidamente en la investigaci\u00f3n biom\u00e9dica y la … Continuar leyendo \u00abC\u00f3mo la inteligencia artificial y el aprendizaje autom\u00e1tico contribuir\u00e1n a la atenci\u00f3n de pacientes con c\u00e1ncer y al dise\u00f1o de vacunas\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-5011","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry","category-general"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/5011","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=5011"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/5011\/revisions"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=5011"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=5011"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=5011"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}