Utilizamos cookies para comprender de qué manera utiliza nuestro sitio y para mejorar su experiencia. Esto incluye personalizar el contenido y la publicidad. Para más información, Haga clic. Si continua usando nuestro sitio, consideraremos que acepta que utilicemos cookies. Política de cookies.

Presenta Sitios para socios Información LinkXpress hp
Ingresar
Publique su anuncio con nosotros

Deascargar La Aplicación Móvil




Roche y BMS colaboran en algoritmos de patología digital y pruebas de diagnóstico del cáncer

Por el equipo editorial de LabMedica en español
Actualizado el 12 Apr 2022
Imagen: NAVIFY Digital Pathology mejora la eficiencia del flujo de trabajo del laboratorio de patología (Fotografía cortesía de Roche)
Imagen: NAVIFY Digital Pathology mejora la eficiencia del flujo de trabajo del laboratorio de patología (Fotografía cortesía de Roche)

Los avances en computación e inteligencia artificial (IA) en patología digital se muestran prometedores para satisfacer la demanda de una evaluación más precisa y completa de los resultados de la patología para permitir mejores resultados para los pacientes. Las imágenes de diapositivas completas, combinadas con herramientas modernas de análisis de imágenes basadas en IA, tienen el potencial de transformar la práctica de la patología. El uso de IA y métodos de aprendizaje profundo para interpretar imágenes completas de portaobjetos en patología digital permite a los patólogos obtener conocimientos de diagnóstico novedosos y significativos a partir de muestras de tejido. El análisis de imágenes basado en IA automatiza las tareas cuantitativas y permite una evaluación rápida y repetible de imágenes de tejido ricas en información que a veces son difíciles de interpretar manualmente. El análisis de imágenes basado en IA descubre aspectos que son invisibles para el ojo humano y reduce el riesgo de error humano. Los pacientes, cuyas muestras de tejido se analizan mediante un análisis de imágenes basado en IA, pueden beneficiarse de un diagnóstico más rápido y preciso. Los conocimientos obtenidos de estos análisis pueden ayudar a los patólogos a determinar la mejor opción de tratamiento para los pacientes con cáncer. Ahora, una nueva colaboración se basa en el compromiso de promover la atención médica personalizada al ayudar a mejorar el acceso a nuevas opciones de tratamiento para pacientes con tumores sólidos.

Roche (Basilea, Suiza) ha iniciado una colaboración con Bristol Myers Squibb (BMY, Nueva York, NY, EUA) para respaldar el avance de dos pruebas para su uso en ensayos clínicos con el desarrollo y la implementación de dos nuevos algoritmos de patología digital. Roche ofrece una solución de patología digital integral, desde la tinción de tejidos hasta la producción de imágenes digitales de alta calidad que se pueden evaluar de forma fiable mediante algoritmos automatizados de análisis de imágenes clínicas. Roche ofrece dos opciones de implementación para su software uPath: una solución local y una solución en la nube, comercializada como NAVIFY Digital Pathology. El escáner de portaobjetos VENTANA DP 200 y el software empresarial Roche uPath tienen la marca CE-IVD para uso de diagnóstico in vitro.

En el primer proyecto de esta colaboración, Roche Digital Pathology está creando un algoritmo de análisis de imágenes basado en IA para ayudar a los patólogos a interpretar el ensayo VENTANA PD-L1 (SP142) disponible en el mercado. BMY Squibb utilizará este algoritmo para generar datos de biomarcadores a partir de muestras de ensayos clínicos. En el segundo proyecto, Roche aprovechará su colaboración Open Environment recientemente anunciada con PathAI para integrar un algoritmo desarrollado por PathAI para el análisis de biomarcadores CD8 en el software de flujo de trabajo NAVIFY Digital Pathology. BMY utilizará el algoritmo impulsado por IA para analizar muestras de ensayos clínicos que se han teñido con el ensayo CD8 de Roche y generar datos de biomarcadores espaciales cuantitativos. Los datos de ambos proyectos se utilizarán para ayudar en el diagnóstico del cáncer y avanzar en las opciones de tratamiento de atención médica personalizada, con el objetivo de mejorar los resultados para los pacientes. Las herramientas de imágenes de patología basadas en IA pueden ayudar a respaldar los ensayos clínicos en la investigación de opciones de terapia dirigida. Ampliar el acceso a estas innovadoras herramientas de imágenes a través del Open Environment Roche Digital Pathology puede permitir diagnósticos más precisos, mejorar la toma de decisiones clínicas y conducir a estrategias de tratamiento más personalizadas.

"Las colaboraciones de Bristol Myers Squibb y PathAI se encuentran entre los primeros ejemplos en los que la tecnología de IA y las aplicaciones de patología digital desempeñan un papel en el desarrollo de tratamientos para pacientes. Al utilizar nuestra plataforma NAVIFY Digital para interpretar ensayos basados ​​en tejidos y algoritmos de IA, los patólogos pueden identificar opciones de terapia dirigida, mejorando en última instancia la atención al paciente", dijo Jill German, directora del Área de Clientes de Patología de Roche Diagnostics.

"Creemos que los métodos digitales traerán mejoras significativas en la estandarización e interpretación de los ensayos basados ​​en tejidos y permitirán un acceso más amplio a los ensayos basados ​​en tejidos. La capacidad de interrogar imágenes más profundamente presentará oportunidades para comprender mejor la biología de la enfermedad, lo que podría conducir a una mayor y mejor opciones de desarrollo de fármacos y, en última instancia, estrategias de selección de pacientes muy eficaces", dijo Sarah Hersey, vicepresidenta de Ciencias Traslacionales y Diagnóstico de Bristol Myers Squibb. "Nos complace ser parte de esta colaboración que utiliza tecnología de punta para permitir mejores resultados para los pacientes".

Enlaces relacionados:
Roche  
Bristol Myers Squibb

Miembro Platino
Analizador de coagulación automatizado
Hemolumi H6
Miembro Oro
Neonatal Heel Incision Device
Tenderfoot
New
Prueba de MR-proADM
B•R•A•H•M•S MR-proADM KRYPTOR test
New
Automated Immunoassay Analyzer
SuperFlex™

Canales

Diagnóstico Molecular

ver canal
Imagen: Un conjunto de 31 pequeños marcadores de ARN (pequeños ARN no codificantes) podría ayudar a identificar a las personas con mayor riesgo de cáncer de pulmón antes de que la enfermedad se detecte clínicamente (Crédito de la imagen: 123RF)

Un panel de ARN en sangre predice riesgo de cáncer de pulmón años antes del diagnóstico

El cáncer de pulmón puede comenzar a desarrollarse durante un período preclínico en el que la enfermedad sigue sin detectarse clínicamente, lo que plantea un desafío... Más

Inmunología

ver canal
Crédito de la imagen: Adobe Stock

Un análisis de sangre diferencia las infecciones bacterianas y virales en lactantes febriles

La fiebre en bebés menores de 3 meses se trata como una emergencia médica porque las infecciones pueden poner en peligro la vida mientras el sistema inmunitario aún se está desarrollando.... Más

Microbiología

ver canal
Crédito de la imagen: 123RF

Prueba PCR múltiple autorizada por la FDA detecta 13 patógenos respiratorios en una sola muestra

Las infecciones del tracto respiratorio pueden ser difíciles de distinguir en la presentación inicial porque muchas causan síntomas solapados e inespecíficos y, al principio,... Más

Tecnología

ver canal
Imagen: Cartera de secuenciación SureSeq de próxima generación de OGT, diseñada para su uso con la línea Hamilton NGS STAR (Fotografía cortesía de Hamilton Company)

Nuevo flujo de automatización agiliza preparación de bibliotecas de NGS en laboratorios de alto volumen

La demanda de la secuenciación de nueva generación (NGS) sigue aumentando a medida que los laboratorios procesan volúmenes crecientes de muestras, pero la preparación de bibliotecas... Más
Copyright © 2000-2026 Globetech Media. All rights reserved.