Resumen gr\u00e1fico. Cr\u00e9dito: DOI: 10.1016\/j.cels.2021.09.003 <\/p>\n
Investigadores de la Facultad de Medicina Rappaport del Technion-Israel Institute of Technology han desarrollado un algoritmo innovador que detecta un denominador com\u00fan ininterrumpido en datos multidimensionales recopilados de tumores de diferentes pacientes. El estudio, que se public\u00f3 en Cell Systems, fue dirigido por el profesor Shai Shen-Orr, el Dr. Yishai Ofran y la Dra. Ayelet Alpert, y se llev\u00f3 a cabo en colaboraci\u00f3n entre investigadores del Technion, el Rambam Health Care Campus, el Shaare Zedek Medical Center y la Universidad de Texas. <\/p>\n
En los \u00faltimos a\u00f1os, la investigaci\u00f3n del c\u00e1ncer ha experimentado una serie de revoluciones significativas, incluida la introducci\u00f3n de capacidades de caracterizaci\u00f3n de alta resoluci\u00f3n de una sola c\u00e9lula o, m\u00e1s espec\u00edficamente, el perfilado simult\u00e1neo de alto rendimiento de muestras de c\u00e1ncer mediante secuenciaci\u00f3n de ARN de una sola c\u00e9lula y an\u00e1lisis de prote\u00f3mica. Esto ha llevado a la generaci\u00f3n de grandes cantidades de datos multidimensionales sobre un gran n\u00famero de c\u00e9lulas, lo que permite la caracterizaci\u00f3n tanto del tejido sano como de los tejidos malignos. Esta gran cantidad de datos ha puesto de manifiesto la gran variabilidad entre tumores de diferentes pacientes, donde la caracterizaci\u00f3n celular que se deriva de los antecedentes gen\u00e9ticos del paciente es \u00fanica para cada paciente.<\/p>\n
A pesar de la ventaja sustancial que se deriva de tal caracterizaci\u00f3n precisa del paciente espec\u00edfico, este desarrollo dificulta la comparaci\u00f3n de diferentes pacientes: en ausencia de un denominador com\u00fan, la comparaci\u00f3n, que es esencial para identificar marcadores pron\u00f3sticos (por ejemplo, mortalidad o gravedad de la enfermedad), se vuelve imposible.<\/p>\n
El algoritmo tuMap desarrollado por los investigadores de Technion proporciona una soluci\u00f3n a este complejo desaf\u00edo mediante una \u00abcomparaci\u00f3n basada en la varianza\u00bb. El innovador algoritmo ofrece la posibilidad de colocar numerosos tumores diferentes en una escala uniforme que proporciona un punto de referencia para la comparaci\u00f3n. De esta forma, los tumores de diferentes pacientes pueden compararse significativamente, as\u00ed como los tumores del mismo paciente durante el curso de la enfermedad (por ejemplo, en el momento del diagn\u00f3stico y despu\u00e9s del tratamiento). La resoluci\u00f3n proporcionada por el algoritmo se puede aprovechar para aplicaciones cl\u00ednicas, como la predicci\u00f3n de varios \u00edndices cl\u00ednicos con una precisi\u00f3n muy alta, superando a las herramientas tradicionales. Aunque los investigadores probaron el algoritmo en tumores de leucemia, creen que tambi\u00e9n ser\u00e1 relevante para otros tipos de c\u00e1ncer. <\/p>\n
Explore m\u00e1s<\/p>\n
La nueva inteligencia artificial ofrece esperanza para los pacientes con c\u00e1ncer de h\u00edgado con menos del 13 por ciento de posibilidades de supervivencia M\u00e1s informaci\u00f3n:<\/strong> Ayelet Alpert et al, Alignment of single-cell trayectoriactories by tuMap comparaci\u00f3n cuantitativa de alta resoluci\u00f3n de muestras de c\u00e1ncer, Cell Systems (2021). DOI: 10.1016\/j.cels.2021.09.003 Informaci\u00f3n de la revista:<\/strong> Cell Systems <\/p>\n Proporcionado por American Technion Society Cita<\/strong>: La plataforma permite la investigaci\u00f3n comparativa sobre tumores cancerosos (2021 , 11 de octubre) recuperado el 29 de agosto de 2022 de https:\/\/medicalxpress.com\/news\/2021-10-platform-enables-cancerous-tumors.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":" Resumen gr\u00e1fico. Cr\u00e9dito: DOI: 10.1016\/j.cels.2021.09.003 Investigadores de la Facultad de Medicina Rappaport del Technion-Israel Institute of Technology han desarrollado un algoritmo innovador que detecta un denominador com\u00fan ininterrumpido en datos multidimensionales recopilados de tumores de diferentes pacientes. El estudio, que se public\u00f3 en Cell Systems, fue dirigido por el profesor Shai Shen-Orr, el Dr. Yishai … Continuar leyendo \u00abPlataforma permite investigaci\u00f3n comparativa sobre tumores cancerosos\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-989","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry","category-general"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/989","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=989"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/989\/revisions"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=989"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=989"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=989"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}