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
INTEGRA BIOSCIENCES AG

Deascargar La Aplicación Móvil




Microscopía de fluorescencia combinada con IA permite detección de tumores en etapas tempranas

Por el equipo editorial de LabMedica en español
Actualizado el 02 Jan 2024
Imagen: El nuevo método y el uso de la IA podrían mejorar el diagnóstico de tumores (Fotografía cortesía de 123RF)
Imagen: El nuevo método y el uso de la IA podrían mejorar el diagnóstico de tumores (Fotografía cortesía de 123RF)

Detectar el cáncer en el cuerpo o monitorearlo durante la terapia suele ser un proceso que requiere mucho tiempo y que a menudo se lleva a cabo en fases posteriores, cuando los signos se hacen evidentes. Los investigadores que se dedican a la investigación del cáncer buscan continuamente técnicas confiables y sensibles para detectar un tumor en desarrollo en una etapa muy temprana y controlar de cerca el éxito o el fracaso de la terapia contra el cáncer. Por lo tanto, un avance en el diagnóstico temprano del cáncer es un avance significativo. Los investigadores han logrado un gran avance con el desarrollo de una prueba para el diagnóstico precoz del cáncer.

Investigadores del Instituto Paul Scherrer (Würenlingen, Suiza) han demostrado que los cambios en la organización del núcleo celular de determinadas células sanguíneas pueden indicar de forma fiable la presencia de un tumor en el cuerpo. Utilizando microscopía de fluorescencia, el equipo examinó la cromatina de estas células sanguíneas: ADN empaquetado en una estructura compleja. Analizaron alrededor de 200 características diferentes, incluida la textura externa, la densidad de empaquetamiento y el contraste de la cromatina en linfocitos o monocitos. Introdujeron imágenes microscópicas de participantes sanos y enfermos en un sistema de inteligencia artificial (IA) y emplearon un "aprendizaje supervisado" para enseñar al software las diferencias conocidas.

En la siguiente fase de "aprendizaje profundo", el algoritmo identificó automáticamente diferencias entre células "sanas" y "enfermas" que no son perceptibles para el ojo humano. Esta técnica permitió a los científicos distinguir entre individuos sanos y aquellos con cáncer con aproximadamente un 85 % de precisión. También pudieron identificar correctamente el tipo de enfermedad tumoral: melanoma, glioma o tumor de cabeza y cuello. Esta nueva técnica, basada en la cromatina de las células sanguíneas, es potencialmente aplicable a varios tipos de cáncer y no se limita únicamente al seguimiento de la terapia de protones. También podría ser relevante para otras formas de terapia, incluida la radioterapia, la quimioterapia y la cirugía, aunque se necesita más investigación para confirmar estas aplicaciones.

"Esta es la primera vez que alguien, en todo el mundo, ha logrado esto", dijo GV Shivashankar, jefe del Laboratorio de Biología a Nanoescala de PSI, quien dirigió el equipo de investigación.

Enlaces relacionados:
Instituto Paul Scherrer

Miembro Oro
ENSAYOS TDM PARA ANTIPSICÓTICOS
Saladax Antipsychotic Assays
Portable Electronic Pipette
Mini 96
Miembro Oro
Automatic Hematology Analyzer
DH-800 Series
Gram-Negative Blood Culture Assay
LIAISON PLEX Gram-Negative Blood Culture Assay

Canales

Diagnóstico Molecular

ver canal
Imagen: las muestras de orina pueden indicar nefritis lúpica sin necesidad de repetidas y dolorosas biopsias renales (fotografía cortesía de Shutterstock)

Análisis de orina podría reemplazar dolorosas biopsias renales para pacientes con lupus

El lupus es una enfermedad autoinmune que provoca que el sistema inmunitario ataque los propios tejidos y órganos del cuerpo. De los cinco millones de personas que viven con lupus en todo el mundo,... Más
Copyright © 2000-2025 Globetech Media. All rights reserved.