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




Herramienta de IA utiliza imágenes digitalizadas de portaobjetos completos para el manejo del cáncer de próstata

Por el equipo editorial de LabMedica en español
Actualizado el 30 Sep 2024
Imagen: Un mapa de grupos de diferentes patrones de cáncer de próstata detectados por la herramienta de IA PATHOMIQ PRAD a partir de imágenes de tejido teñido (Foto cortesía de Nair, et al. (2024), European Urology)
Imagen: Un mapa de grupos de diferentes patrones de cáncer de próstata detectados por la herramienta de IA PATHOMIQ PRAD a partir de imágenes de tejido teñido (Foto cortesía de Nair, et al. (2024), European Urology)

Las estimaciones de cáncer de próstata para Estados Unidos en 2024 incluyen aproximadamente 299.010 casos nuevos y alrededor de 35.250 muertes. Entre los pacientes del grupo de riesgo intermedio, alrededor del 60 % carece de un plan de tratamiento claro y entre el 30 y el 50 % experimenta una progresión del cáncer después de la terapia inicial. La identificación temprana de los pacientes con mayor riesgo de progresión rápida de la enfermedad es fundamental para mejorar los resultados. Los avances recientes en inteligencia artificial (IA), en particular en aprendizaje profundo, han acelerado el desarrollo de nuevas tecnologías que utilizan imágenes médicas para predecir enfermedades con mayor precisión. Los investigadores han desarrollado una herramienta impulsada por IA para mejorar el tratamiento y el pronóstico del cáncer de próstata.

La herramienta, llamada PATHOMIQ_PRAD, fue creada por investigadores de la Escuela de Medicina Icahn en Mount Sinai (Nueva York, NY, EUA) en colaboración con PathomIQ, Inc (Cupertino, CA, EUA). Está enfocada en pacientes con cáncer de próstata de riesgo intermedio y utiliza aprendizaje profundo para extraer características morfológicas de conjuntos de datos basados en imágenes de portaobjetos completos teñidos con hematoxilina y eosina, provenientes de biopsias o cirugías. La herramienta ayuda a identificar a los pacientes con mayor riesgo de progresión rápida de la enfermedad y tiene como objetivo proporcionar predicciones más precisas para una intervención más temprana, lo que conduce a planes de tratamiento más específicos y personalizados. Las puntuaciones de PATHOMIQ_PRAD varían de 0 a 1, donde las puntuaciones más altas significan características de alto riesgo. El estudio utilizó grandes conjuntos de datos para clasificar a los pacientes en grupos de alto y bajo riesgo según los puntos de corte clínicos preestablecidos de 0,45 para la recurrencia bioquímica (BCR) y 0,55 para la metástasis, que se determinaron en función de factores como la probabilidad de recurrencia o propagación del cáncer.

Los hallazgos publicados en la edición digital de European Urology muestran que PATHOMIQ_PRAD superó a las herramientas de referencia existentes para predecir los resultados a cinco años en el campo del cáncer. Los investigadores planean realizar estudios de validación clínica a gran escala con una población de pacientes más diversa. También están buscando la aprobación regulatoria para desarrollar PATHOMIQ_PRAD como una prueba desarrollada en laboratorio, lo que permitirá que esté disponible en laboratorios certificados por CLIA. Además, el equipo está trabajando para integrar la herramienta con métodos avanzados de perfil genómico, como la transcriptómica espacial y la citometría de masas, con el fin de profundizar en la comprensión de los factores biológicos detrás de las regiones identificadas por PATHOMIQ_PRAD.

 “Al analizar varios tipos de tejido (células epiteliales, estromales e inmunitarias), genera una puntuación detallada para cada paciente, previendo los resultados y ofreciendo una nueva y poderosa forma de guiar las decisiones de tratamiento”, dijo Dimple Chakravarty, PhD, profesora adjunta de Urología en Icahn Mount Sinai. “La nuestra es la primera herramienta de IA diseñada específicamente para pacientes con cáncer de riesgo intermedio que es tanto escalable como generalizable. Se puede utilizar para la estratificación del riesgo a partir de muestras de biopsia y cirugía. Es asequible, rápida y adaptable para su uso en varios entornos sanitarios.

Enlaces relacionados:
Escuela de Medicina Icahn en el Monte Sinaí
PathomIQ, Inc.

New
Miembro Oro
Control de preeclampsia
Acusera Pre-Eclampsia Control
Software de laboratorio
Acusera 24•7
New
Analizador de la función plaquetaria
PL-12
Clinical Informatics Platform
CLARION™

Canales

Química Clínica

ver canal
Imagen: Nuevos hallazgos presentados en ADLM 2026 sugieren que el aprendizaje automático podría ayudar a mejorar la precisión de un análisis de sangre estándar utilizado para diagnosticar tumores raros que se forman en las glándulas suprarrenales o cerca de ellas (Fotografía cortesía de Shutterstock)

Modelo de aprendizaje automático promete mejorar precisión de pruebas de metanefrinas

Los feocromocitomas y los paragangliomas son tumores poco frecuentes que se forman en las glándulas suprarrenales o cerca de ellas y provocan una sobreproducción de hormonas del estrés.... Más

Diagnóstico Molecular

ver canal
Crédito de la imagen: iStock

La biopsia líquida impulsada por IA detecta el cáncer de hígado en diversas poblaciones

El cáncer de hígado sigue siendo una de las principales causas de mortalidad por cáncer en todo el mundo, con una incidencia que aumenta junto con la creciente carga de enfermedad... Más

Tecnología

ver canal
Imagen: el panel combina diagnósticos basados ​​en biomarcadores con algoritmos digitales avanzados para permitir una evaluación no invasiva utilizando datos clínicos disponibles de forma rutinaria (Fotografía cortesía de Adobe Stock)

Panel de algoritmos ayuda a evaluar la fibrosis hepática y vigilar el cáncer de hígado

La enfermedad hepática crónica es común y suele progresar de forma silenciosa, lo que aumenta el riesgo de cirrosis y carcinoma hepatocelular cuando no se detecta de manera temprana.... Más

Industria

ver canal
Crédito de imagen: iStock

Una colaboración impulsa los diagnósticos basados en esputo para el asma y la EPOC

El asma y la enfermedad pulmonar obstructiva crónica son afecciones inflamatorias de las vías respiratorias muy prevalentes, que afectan a más de 40 million Americans y a más... Más
Copyright © 2000-2026 Globetech Media. All rights reserved.