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
RANDOX LABORATORIES

Deascargar La Aplicación Móvil




Eventos

17 jun 2026 - 19 jun 2026
08 jul 2026 - 10 jul 2026

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.

Miembro Oro
Lector rapido de tarjetas
EASY READER+
Software de laboratorio
Acusera 24•7
Automated Urinalysis Solution
UN-9000
Urine Analyzer
respons® UDS100

Canales

Diagnóstico Molecular

ver canal
Imagen: Las pruebas MCD están diseñadas para detectar múltiples cánceres a partir de una sola muestra de sangre, pero las declaraciones señalan que evaluar estos ensayos es mucho más complejo que evaluar pruebas de un solo cáncer (crédito de la imagen: Adobe Stock)

Declaraciones de postura describen estándares de evidencia para pruebas de detección multicáncer

El cribado oncológico tiene como objetivo reducir la mortalidad, pero las decisiones políticas suelen basarse en indicadores precoces que pueden no reflejar completamente el verdadero beneficio... Más

Hematología

ver canal
Imagen: Los hallazgos del estudio pueden ayudar a identificar la deficiencia de hierro antes en niños de 5 a 14 años. (Fotografía cortesía de iStock)

Un umbral de ferritina más elevado podría mejorar la detección de deficiencia de hierro en niños

La deficiencia de hierro en niños en edad escolar puede afectar el desarrollo cerebral, el aprendizaje, el crecimiento y el rendimiento físico; sin embargo, la detección temprana de... Más

Inmunología

ver canal
Imagen: Resumen gráfico (Crotts S.B., Barnes J.T., Antonetti R.M., et al. Cell Reports (2026). DOI:10.1016/j.celrep.2026.117347)

Enzima inmunitaria se vincula con la enfermedad inflamatoria intestinal resistente al tratamiento

La enfermedad inflamatoria intestinal (EII) afecta a casi 3 millones de personas en Estados Unidos y su prevalencia sigue en aumento. Los medicamentos que actúan sobre el factor de necrosis tumoral... Más

Microbiología

ver canal
Imagen: Resumen gráfico (Informes de investigación de microbiomas: DOI:10.20517/mrr.2025.96)

Las firmas del microbioma intestinal ayudan a identificar el riesgo de progresión de la EII

La enfermedad inflamatoria intestinal (EII), que abarca la enfermedad de Crohn y la colitis ulcerosa, es un trastorno inflamatorio crónico recurrente del tracto gastrointestinal con resultados muy variables.... 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
Imagen: A través de la colaboración con SouthGenetics, los profesionales de la salud de América Latina y el Caribe obtendrán acceso al portafolio de análisis de sangre Precivity de C2N.

Alianza amplía el acceso a análisis de sangre para el Alzheimer en América Latina y el Caribe

La evaluación de la enfermedad de Alzheimer sigue siendo un desafío en muchas regiones donde el envejecimiento poblacional aumenta la demanda de atención, mientras el acceso a especialistas... Más
Copyright © 2000-2026 Globetech Media. All rights reserved.