{"id":5419,"date":"2022-08-30T01:22:03","date_gmt":"2022-08-30T06:22:03","guid":{"rendered":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/el-aprendizaje-automatico-puede-ayudar-a-identificar-a-las-personas-en-riesgo-de-aneurisma-de-la-aorta-toracica\/"},"modified":"2022-08-30T01:22:03","modified_gmt":"2022-08-30T06:22:03","slug":"el-aprendizaje-automatico-puede-ayudar-a-identificar-a-las-personas-en-riesgo-de-aneurisma-de-la-aorta-toracica","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/el-aprendizaje-automatico-puede-ayudar-a-identificar-a-las-personas-en-riesgo-de-aneurisma-de-la-aorta-toracica\/","title":{"rendered":"El aprendizaje autom\u00e1tico puede ayudar a identificar a las personas en riesgo de aneurisma de la aorta tor\u00e1cica"},"content":{"rendered":"<p>Aneurisma de la aorta tor\u00e1cica. Cr\u00e9dito: BruceBlaus\/Wikimedia Commons, CC BY-SA 4.0 <\/p>\n<p>Una aorta anormalmente agrandada, tambi\u00e9n llamada aneurisma a\u00f3rtico, puede desgarrarse o romperse y causar muerte card\u00edaca s\u00fabita. Desafortunadamente, los pacientes a menudo no muestran signos ni s\u00edntomas antes de que falle la aorta, que transporta la sangre desde el coraz\u00f3n al resto del cuerpo. Un equipo dirigido por investigadores del Hospital General de Massachusetts (MGH) utiliz\u00f3 recientemente un tipo de inteligencia artificial llamada aprendizaje profundo para descubrir informaci\u00f3n sobre la base gen\u00e9tica de la variaci\u00f3n en el tama\u00f1o de la aorta. Adem\u00e1s de identificar a las personas en riesgo, los hallazgos pueden se\u00f1alar nuevos objetivos preventivos y terap\u00e9uticos. <\/p>\n<p>La investigaci\u00f3n, que se publica en Nature Genetics, se bas\u00f3 en datos del Biobanco del Reino Unido, un estudio que realiz\u00f3 m\u00faltiples pruebas de im\u00e1genes por resonancia magn\u00e9tica del coraz\u00f3n y la aorta en m\u00e1s de 40 000 personas. \u00abEl Biobanco del Reino Unido no proporcion\u00f3 mediciones a\u00f3rticas y quer\u00edamos leer el di\u00e1metro a\u00f3rtico en todas las im\u00e1genes recopiladas\u00bb, explica el autor principal James Pirruccello, MD, cardi\u00f3logo del MGH e instructor de medicina en la Escuela de Medicina de Harvard. \u00abEs muy dif\u00edcil para un humano hacerlo porque llevar\u00eda mucho tiempo, lo que motiv\u00f3 nuestro uso de modelos de aprendizaje profundo para realizar este proceso a gran escala\u00bb.<\/p>\n<p>Los investigadores entrenaron modelos de aprendizaje profundo para evaluar las dimensiones de las secciones ascendente y descendente de la aorta en 4,6 millones de im\u00e1genes card\u00edacas. Luego analizaron los genes de los participantes del estudio para identificar variaciones en 82 regiones gen\u00e9ticas (o loci) vinculadas al di\u00e1metro de la aorta ascendente y 47 vinculadas al di\u00e1metro de la aorta descendente. Algunos de los loci estaban cerca de genes con asociaciones conocidas con la enfermedad a\u00f3rtica.<\/p>\n<p>\u00abCuando sumamos las variantes gen\u00e9ticas en lo que se llama una puntuaci\u00f3n polig\u00e9nica, las personas con una puntuaci\u00f3n m\u00e1s alta ten\u00edan m\u00e1s probabilidades de recibir un diagn\u00f3stico de aneurisma a\u00f3rtico por un m\u00e9dico\u00bb, dice Pirruccello. \u00abEsto sugiere que, despu\u00e9s de un mayor desarrollo y pruebas, tal puntaje alg\u00fan d\u00eda podr\u00eda ser \u00fatil para ayudarnos a identificar a las personas con alto riesgo de un aneurisma. Los loci gen\u00e9ticos que descubrimos tambi\u00e9n ofrecen un punto de partida \u00fatil para tratar de identificar nuevos objetivos farmacol\u00f3gicos. para el agrandamiento a\u00f3rtico\u00bb.<\/p>\n<p>Pirruccello agrega que los hallazgos tambi\u00e9n brindan evidencia de apoyo de que el aprendizaje profundo y otros m\u00e9todos de aprendizaje autom\u00e1tico pueden ayudar a acelerar los an\u00e1lisis cient\u00edficos de datos biom\u00e9dicos complejos, como los resultados de im\u00e1genes. <\/p>\n<p>Explore m\u00e1s<\/p>\n<p> Se identificaron nuevos genes de aneurisma a\u00f3rtico abdominal que podr\u00edan ayudar a identificar a los que est\u00e1n en riesgo <strong>M\u00e1s informaci\u00f3n:<\/strong> James P. Pirruccello et al, Deep learning permite el an\u00e1lisis gen\u00e9tico de la aorta tor\u00e1cica humana, Gen\u00e9tica de la naturaleza (2021). DOI: 10.1038\/s41588-021-00962-4 <strong>Informaci\u00f3n de la revista:<\/strong> Nature Genetics <\/p>\n<p> Proporcionado por el Hospital General de Massachusetts <strong>Cita<\/strong>: El aprendizaje autom\u00e1tico puede ayudar a identificar a las personas en riesgo de aneurisma de la aorta tor\u00e1cica (2 de diciembre de 2021) recuperado el 29 de agosto de 2022 de https:\/\/medicalxpress.com\/news\/2021-12-machine-people-thoracic-aortic-aneurisma.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>Aneurisma de la aorta tor\u00e1cica. 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