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.

Please note that the LabMedica website is also available in a complete English version
Presenta Sitios para socios Información LinkXpress
Ingresar
Publique su anuncio con nosotros
GLOBETECH PUBLISHING LLC

Deascargar La Aplicación Móvil




Eventos

ATENCIÓN: Debido a la EPIDEMIA DE CORONAVIRUS, ciertos eventos están siendo reprogramados para una fecha posterior o cancelados por completo. Verifique con el organizador del evento o el sitio web antes de planificar cualquier evento próximo.

Colaboración IA-3D proporciona una visión y comprensión nuevas de las células de cáncer de próstata

Por el equipo editorial de LabMedica en español
Actualizado el 07 Jul 2022
Print article
Imagen: Los científicos combinan IA  e imágenes de tejido 3D para identificar el cáncer de próstata agresivo (Fotografía cortesía de Pexels)
Imagen: Los científicos combinan IA e imágenes de tejido 3D para identificar el cáncer de próstata agresivo (Fotografía cortesía de Pexels)

El cáncer de próstata es el cáncer no cutáneo más común en los EUA. Los médicos diagnosticarán a uno de cada ocho hombres a nivel nacional con cáncer de próstata, y uno de cada 40 morirá a causa de la enfermedad, según los datos más recientes. Los investigadores ahora esperan obtener nuevos conocimientos valiosos sobre el cáncer de próstata altamente agresivo al combinar imágenes de diagnóstico impulsadas por inteligencia artificial (IA) con imágenes de tejido tridimensionales (3D).

Esta nueva colaboración IA-3D proporcionará una visión ampliada y una comprensión nunca antes vistas de las células del cáncer de próstata, gracias a un nuevo enfoque llamado "microscopía de hoja de luz", según investigadores de la Universidad Case Western Reserve (Cleveland, OH, EUA) y la Universidad de Washington (Seattle, WA, EUA). Es de esperar que ese fino detalle revele aún más información sobre cómo identificar qué casos de cáncer de próstata serán más agresivos en los pacientes. Saber esto podría ayudar a los médicos a determinar quién se beneficiaría de la cirugía o la radioterapia, y qué pacientes podrían ser monitoreados activamente en su lugar.

Los investigadores también podrían estar sentando las bases para desarrollar lo que se denomina "clasificadores basados en patómica" del resultado de la enfermedad para una serie de otros tipos de cáncer. La patómica se refiere a la aplicación de la visión por computadora y la IA para extraer una gran cantidad de características de las imágenes de tejidos utilizando algoritmos de caracterización de datos. Las características pueden entonces ayudar a descubrir tumores y otras características generalmente invisibles a simple vista.

Hasta ahora, los investigadores usaban el aprendizaje automático para enfocarse completamente en imágenes bidimensionales. El equipo de investigación ha desarrollado ahora un nuevo método no destructivo que captura imágenes de biopsias 3D completas en lugar de solo un corte. Esta técnica proporciona imágenes de vista completa del tejido y predicciones mejoradas sobre si el paciente tiene un cáncer agresivo. Las imágenes 3D proporcionan más información que una imagen 2D. En este caso, eso significa detalles sobre la intrincada estructura en forma de árbol de las glándulas en todo el tejido. Las características 3D facilitaron que una computadora identificara qué pacientes tenían más probabilidades de que el cáncer regresara dentro de los cinco años. Los investigadores esperan que esta "patología 3D no destructiva" se vuelva cada vez más valiosa en la toma de decisiones clínicas, como qué pacientes requerirían un tratamiento más agresivo o responderían a ciertos medicamentos.

“Esta es una combinación sin precedentes de las dos tecnologías más poderosas en esta área”, dijo Anant Madabhushi, director del Centro de Imágenes Computacionales y Diagnóstico Personalizado de Case Western Reserve. “Tomaremos la IA que hemos desarrollado y, por primera vez, podremos aplicarla a imágenes de tejido 3D en las que se destaca la Universidad de Washington, y obtendremos detalles finos y granulares”.

“Creemos que podremos entrenar nuestra IA para interrogar imágenes de tejido 3D con el mismo éxito que hemos tenido con imágenes bidimensionales”, agregó Madabhushi. “Pero hay tantas nuevas posibilidades para encontrar nueva información en 3D”.

"Con el éxito de nuestras tecnologías de microscopía de hoja de luz abierta, el próximo desafío obvio a superar era procesar y analizar los conjuntos de datos 3D masivos y ricos en características que estábamos generando a partir de muestras clínicas", dijo Jonathan Liu, profesor de ingeniería mecánica y bioingeniería en la Universidad de Washington. Dijo que colaborar con el laboratorio de Madabhushi en Case Western Reserve fue una "elección obvia e ideal, ya que el desarrollo de métodos explicables de IA facilitará la adopción clínica de una nueva tecnología de imágenes como la nuestra".

Enlaces relacionados:
Universidad Case Western Reserve  
Universidad de Washington

Proveedor de oro
Human Chorionic Gonadotropin (hCG) Test
OSOM hCG Combo Test
New
Automatic Chemistry Analyzer
PF-610
New
Influenza A+B Test
Anyplex FluA/B Typing Real-Time Detection
New
HBV Test
ELISA HBV Test Kit

Print article
IIR Middle East

Canales

Diagnóstico Molecular

ver canal
Imagen: Kit de PCR en tiempo real para el virus de la viruela del mono y ortopoxvirus (Fotografía cortesía de Bioperfectus)

Bioperfectus lanza nuevos kits de detección de MPXV para mejor control del brote del virus de la viruela del mono

Desde enero de 2022, se han notificado casos de viruela del simio en casi 60.000 en 102 países y regiones. Según los datos presentados por la OMS, alrededor del 99 % de los casos en 95 lugares... Más

Tecnología

ver canal
Imagen: El dispositivo de recolección de sangre de OneDraw reduce significativamente los obstáculos para la recolección de sangre (Fotografía cortesía de Drawbridge Health)

Tecnología de recolección de sangre casi sin dolor permite realizar pruebas de alta calidad

Los análisis de sangre ayudan a los médicos a diagnosticar enfermedades y afecciones como el cáncer, la diabetes, la anemia y las enfermedades coronarias, así como a evaluar... Más

Industria

ver canal
Imagen: La colaboración proporcionará plataformas MDX POC asequibles para que los LMIC aumenten el acceso de las mujeres a los diagnósticos (Fotografía cortesía de PlusLife)

Pluslife y FIND establecen una colaboración para empoderar a países de ingresos bajos y medianos con pruebas moleculares POC de próxima generación en el cuidado de la salud de la mujer

Guangzhou Pluslife Biotechnology (Pluslife, Guangzhou, China) y la Fundación para Nuevos Diagnósticos Innovadores (FIND, Ginebra, Suiza) han iniciado una colaboración estratégica... Más
Copyright © 2000-2022 Globetech Media. All rights reserved.