Cr\u00e9dito: CC0 Dominio p\u00fablico <\/p>\n
Los cient\u00edficos de la Iniciativa de gen\u00f3mica de sistemas Baker de Cambridge han utilizado el aprendizaje autom\u00e1tico para crear predictores gen\u00e9ticos de los rasgos de las c\u00e9lulas sangu\u00edneas, como el recuento de gl\u00f3bulos blancos, que est\u00e1n relacionados con enfermedades cr\u00f3nicas. <\/p>\n
La investigaci\u00f3n, publicada hoy en la revista Cell Genomics, identific\u00f3 una arquitectura gen\u00e9tica compartida entre los rasgos de las c\u00e9lulas sangu\u00edneas y varias enfermedades comunes, incluida la enfermedad de las arterias coronarias.<\/p>\n
El autor principal, el profesor Michael Inouye, Presidente Munz de Predicci\u00f3n Cardiovascular and Prevention en el Instituto Baker, dijo que los hallazgos podr\u00edan allanar el camino para nuevos m\u00e9todos personalizados para predecir, prevenir y tratar mejor una variedad de afecciones, incluida la enfermedad card\u00edaca, la principal causa de muerte en el mundo.<\/p>\n
Las c\u00e9lulas sangu\u00edneas juegan funciones esenciales en una variedad de procesos biol\u00f3gicos que hacen que nuestros cuerpos funcionen bien.<\/p>\n
Las caracter\u00edsticas de las c\u00e9lulas sangu\u00edneas, como el n\u00famero de c\u00e9lulas y las proporciones de diferentes tipos, se encuentran entre las pruebas m\u00e1s comunes en el cuidado de la salud. Estos rasgos se heredan parcialmente y su arquitectura gen\u00e9tica es polig\u00e9nica, lo que significa que est\u00e1n influenciados por una combinaci\u00f3n de muchas variantes gen\u00e9ticas.<\/p>\n
El equipo del profesor Inouye quer\u00eda encontrar la mejor manera de predecir los rasgos de las c\u00e9lulas sangu\u00edneas de un individuo mediante recopilar la informaci\u00f3n predictiva de todo el genoma humano, conocida como puntuaci\u00f3n polig\u00e9nica.<\/p>\n
Pero dise\u00f1ar puntuaciones polig\u00e9nicas es todav\u00eda un proceso relativamente nuevo. Sigue siendo un desaf\u00edo, con m\u00e1s de 324 millones de variantes conocidas en el genoma humano, y los m\u00e9todos \u00f3ptimos no est\u00e1n claros.<\/p>\n
Para abordar esto, el equipo del profesor Inouye analiz\u00f3 seis m\u00e9todos diferentes de aprendizaje autom\u00e1tico y profundo, utilizando datos de grandes biobancos de investigaci\u00f3n como el UK Biobank e INTERVAL. Luego usaron el mejor m\u00e9todo para lograr un poder predictivo \u00f3ptimo para 25 rasgos diferentes de c\u00e9lulas sangu\u00edneas.<\/p>\n
\u00abLas mediciones de c\u00e9lulas sangu\u00edneas se usan en todo el mundo para guiar la toma de decisiones cl\u00ednicas. Sin embargo, las c\u00e9lulas sangu\u00edneas de cada persona son diferentes y esas diferencias son parcialmente heredado. Actualmente no incorporamos esas diferencias gen\u00e9ticas en la atenci\u00f3n m\u00e9dica, pero estos puntajes polig\u00e9nicos optimizados de aprendizaje autom\u00e1tico deber\u00edan ayudar a facilitar eso\u00bb, dijo el profesor Inouye.<\/p>\n
Al vincular los nuevos y poderosos puntajes polig\u00e9nicos con los que ya desarrollado para calcular el riesgo heredado de enfermedades cr\u00f3nicas, el estudio confirm\u00f3 conexiones bien conocidas entre ciertos rasgos de las c\u00e9lulas sangu\u00edneas y condiciones como el asma, la artritis reumatoide, la esquizofrenia y la enfermedad de Crohn.<\/p>\n
Pero el equipo tambi\u00e9n identific\u00f3 nuevas asociaciones entre caracter\u00edsticas de las c\u00e9lulas sangu\u00edneas y la enfermedad de las arterias coronarias.<\/p>\n
\u00abAl comparar su gen\u00e9tica compartida, podemos identificar qu\u00e9 caracter\u00edsticas de las c\u00e9lulas sangu\u00edneas pueden ser indicadores o mediadores de cor riesgo de enfermedad de las arterias onarias\u00bb, dijo el profesor Inouye.<\/p>\n
\u00abAdem\u00e1s, demostramos que los efectos de las puntuaciones polig\u00e9nicas cambian dependiendo de si eres hombre o mujer, lo que tambi\u00e9n puede resultar en trayectorias muy diferentes de sangre rasgos celulares a medida que envejece.<\/p>\n
\u00abEn conjunto, esta investigaci\u00f3n es un paso importante hacia la personalizaci\u00f3n de c\u00f3mo podr\u00edamos usar la informaci\u00f3n en una de las pruebas m\u00e9dicas m\u00e1s comunes en el mundo. Se puede usar tanto para predecir las trayectorias individuales de los rasgos de las c\u00e9lulas sangu\u00edneas a medida que alguien envejece, as\u00ed como lo que esto puede significar para el riesgo de muchas enfermedades diferentes, incluida la enfermedad card\u00edaca\u00bb.<\/p>\n
Las puntuaciones optimizadas ahora son p\u00fablicas disponible en el Cat\u00e1logo PGS, para permitir m\u00e1s estudios y desarrollos traslacionales. <\/p>\n
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La informaci\u00f3n gen\u00e9tica puede predecir la predisposici\u00f3n a enfermedades sangu\u00edneas raras y comunes M\u00e1s informaci\u00f3n:<\/strong> Yu Xu, aprendizaje autom\u00e1tico optimizado Las puntuaciones polig\u00e9nicas para los rasgos de las c\u00e9lulas sangu\u00edneas estratifican las trayectorias espec\u00edficas del sexo e identifican las correlaciones gen\u00e9ticas con la enfermedad, Cell Genomics (2022). DOI: 10.1016\/j.xgen.2021.100086. www.cell.com\/cell-genomics\/ful … 2666-979X (21)00107-5 Proporcionado por Baker Heart and Diabetes Institute Cita<\/strong>: El aprendizaje autom\u00e1tico ilumina los v\u00ednculos gen\u00e9ticos entre las c\u00e9lulas sangu\u00edneas y las enfermedades (12 de enero de 2022) consultado el 29 de agosto de 2022 en https:\/\/medicalxpress.com \/noticias\/2022-01-maquina-ilumina-genetica- links-blood.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 Los cient\u00edficos de la Iniciativa de gen\u00f3mica de sistemas Baker de Cambridge han utilizado el aprendizaje autom\u00e1tico para crear predictores gen\u00e9ticos de los rasgos de las c\u00e9lulas sangu\u00edneas, como el recuento de gl\u00f3bulos blancos, que est\u00e1n relacionados con enfermedades cr\u00f3nicas. La investigaci\u00f3n, publicada hoy en la revista Cell Genomics, identific\u00f3 una … Continuar leyendo \u00abEl aprendizaje autom\u00e1tico ilumina los v\u00ednculos gen\u00e9ticos entre las c\u00e9lulas sangu\u00edneas y las enfermedades\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-6950","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry","category-general"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/6950","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=6950"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/6950\/revisions"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=6950"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=6950"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=6950"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}