{"id":8527,"date":"2022-08-30T02:55:03","date_gmt":"2022-08-30T07:55:03","guid":{"rendered":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/los-investigadores-desarrollan-un-modelo-para-predecir-la-respuesta-al-tratamiento-en-el-cancer-gastrico\/"},"modified":"2022-08-30T02:55:03","modified_gmt":"2022-08-30T07:55:03","slug":"los-investigadores-desarrollan-un-modelo-para-predecir-la-respuesta-al-tratamiento-en-el-cancer-gastrico","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/los-investigadores-desarrollan-un-modelo-para-predecir-la-respuesta-al-tratamiento-en-el-cancer-gastrico\/","title":{"rendered":"Los investigadores desarrollan un modelo para predecir la respuesta al tratamiento en el c\u00e1ncer g\u00e1strico"},"content":{"rendered":"<p>Las c\u00e9lulas T asesinas rodean una c\u00e9lula cancerosa. Cr\u00e9dito: NIH <\/p>\n<p>Un estudio realizado por investigadores del Centro Oncol\u00f3gico de Mayo Clinic en Florida est\u00e1 validando el uso de la secuenciaci\u00f3n gen\u00f3mica para predecir la probabilidad de que los pacientes con c\u00e1ncer g\u00e1strico se beneficien de la quimioterapia o la inmunoterapia. El estudio se publica en Nature Communications. <\/p>\n<p>\u00abEl c\u00e1ncer g\u00e1strico se encuentra entre las principales causas de muerte relacionada con el c\u00e1ncer en todo el mundo\u00bb, dice Tae Hyun Hwang, Ph.D., presidente de c\u00e1ncer del Departamento de Salud de Florida en el Centro Oncol\u00f3gico de Mayo Clinic en Florida.<\/p>\n<p>Dr. Hwang dice que la mayor\u00eda de los pacientes con c\u00e1ncer g\u00e1strico son tratados con quimioterapia y, a veces, con inmunoterapia, como parte de su plan de tratamiento. Sin embargo, no todos los pacientes se benefician de estas terapias.<\/p>\n<p>\u00abBuscamos usar la secuenciaci\u00f3n gen\u00f3mica para construir un modelo que prediga la probabilidad de que un paciente se beneficie de la quimioterapia o la inmunoterapia\u00bb, dice el Dr. Hwang. .<\/p>\n<p>Para construir este modelo, el Dr. Hwang y su equipo desarrollaron e implementaron un algoritmo de aprendizaje autom\u00e1tico que integr\u00f3 datos gen\u00e9ticos de m\u00e1s de 5000 pacientes. Luego, el equipo desarroll\u00f3 una firma molecular que consta de 32 genes que podr\u00edan usarse para guiar las decisiones de atenci\u00f3n del paciente.<\/p>\n<p>\u00abNos complaci\u00f3 que nuestra firma de 32 genes proporcionara no solo informaci\u00f3n pron\u00f3stica, sino tambi\u00e9n un beneficio previsto para el paciente de quimioterapia e inmunoterapia\u00bb, dice el Dr. Hwang. \u00abEn particular, nos sorprendi\u00f3 que la firma de 32 genes que identificamos pudiera predecir la respuesta de un paciente a la inmunoterapia porque identificar biomarcadores confiables para la respuesta a la inmunoterapia en pacientes con c\u00e1ncer g\u00e1strico ha sido un desaf\u00edo para el campo\u00bb.<\/p>\n<p>Dr. Hwang dice que la firma molecular de 32 genes a\u00fan necesita una validaci\u00f3n prospectiva, pero cree que eventualmente podr\u00e1 identificar a los pacientes que probablemente respondan a la quimioterapia y la inmunoterapia. \u00abDel mismo modo, tambi\u00e9n podr\u00edamos identificar a los pacientes que probablemente no se beneficiar\u00edan de la quimioterapia y la inmunoterapia, evit\u00e1ndoles as\u00ed los posibles efectos secundarios de estas terapias\u00bb, dice el Dr. Hwang.<\/p>\n<p>Dr. Hwang y su equipo tambi\u00e9n est\u00e1n trabajando para desarrollar nuevos ensayos basados en el nivel de expresi\u00f3n de uno o varios genes para hacer que los biomarcadores sean m\u00e1s accesibles y f\u00e1ciles de implementar en el entorno cl\u00ednico. \u00abEstamos trabajando en algoritmos de inteligencia artificial que utilizan im\u00e1genes de histopatolog\u00eda de diagn\u00f3stico para identificar a los pacientes que tienen m\u00e1s probabilidades de beneficiarse de la inmunoterapia\u00bb, dice el Dr. Hwang. \u00abTambi\u00e9n estamos estudiando los mecanismos moleculares de la resistencia a la inmunoterapia disponibles gracias a los enfoques de aprendizaje autom\u00e1tico e inteligencia artificial que hemos desarrollado en nuestro laboratorio\u00bb. <\/p>\n<p>Explore m\u00e1s<\/p>\n<p> Novedades en el tratamiento y la investigaci\u00f3n del c\u00e1ncer g\u00e1strico <strong>M\u00e1s informaci\u00f3n:<\/strong> Jae-Ho Cheong et al, Desarrollo y validaci\u00f3n de una firma pron\u00f3stica y predictiva de 32 genes para el c\u00e1ncer g\u00e1strico, Comunicaciones de la naturaleza (2022). DOI: 10.1038\/s41467-022-28437-y <strong>Informaci\u00f3n de la revista:<\/strong> Nature Communications <\/p>\n<p> Proporcionado por Mayo Clinic <strong>Cita<\/strong>: Los investigadores desarrollan un modelo para predecir la respuesta al tratamiento en el c\u00e1ncer g\u00e1strico (2022, 14 de febrero) recuperado el 29 de agosto de 2022 de https:\/\/medicalxpress.com\/news\/2022-02-treatment-response-gastric-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":"<p>Las c\u00e9lulas T asesinas rodean una c\u00e9lula cancerosa. 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