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Herramienta de software avanza en la patología del cáncer al proporcionar información diagnóstica a partir de biopsias de tejido

Por el equipo editorial de LabMedica en español
Actualizado el 09 Sep 2024
Imagen: La innovadora herramienta de software analiza células cancerosas en portaobjetos de biopsia (foto cortesía de Nature Communicationsa)
Imagen: La innovadora herramienta de software analiza células cancerosas en portaobjetos de biopsia (foto cortesía de Nature Communicationsa)

Una innovadora herramienta de software está diseñada para mejorar la patología del cáncer al brindar información diagnóstica a partir de biopsias de tejido.

La herramienta, denominada METI, fue desarrollada por investigadores del Centro Oncológico MD Anderson (Houston, TX, EUA) y la Universidad Emory (Atlanta, GA, EUA). METI utiliza un modelo de aprendizaje automático no supervisado que aprovecha el conocimiento existente en el campo de la investigación genómica del cáncer. Integra datos examinando tanto la apariencia como la disposición de las células (histología) y su actividad genética. Este enfoque permite la identificación de células cancerosas y no cancerosas, incluidas las células inmunes que están presentes en los tumores, que son cruciales para realizar diagnósticos precisos.

La eficacia de la herramienta se evaluó utilizando muestras de biopsia de cánceres de pulmón y vejiga proporcionadas por MD Anderson y cánceres gástricos del Hospital Oncológico de Zhejiang. Las capacidades y el rendimiento de METI se detallan en una publicación en Nature Communications  El software, que puede analizar varios tipos de cáncer gracias a su dependencia de marcadores universales de expresión génica y morfología, es accesible a través de GitHub, con una interfaz fácil de usar para la visualización de datos.

“La contribución clave de METI es su capacidad de identificar con precisión las células tumorales y otros componentes del microambiente tumoral, integrando información molecular y morfológica”, dijo el coautor principal Jian Hu, PhD, profesor asistente de genética humana en la Facultad de Medicina de Emory y director del laboratorio de IA en Genómica.

Enlaces relacionados:
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