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
PURITAN MEDICAL

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.

Miembro Oro
Clinical Chemistry Assay
Sorbitol Dehydrogenase (SDH)
Software de laboratorio
Acusera 24•7
Manual Pipetting Aid
Pipette Controllers macro
Clinical Informatics Platform
CLARION™

Canales

Diagnóstico Molecular

ver canal
Imagen: La estadificación del melanoma se basa en la biopsia del ganglio linfático centinela, pero la mayoría de los procedimientos son negativos, lo que destaca la necesidad de herramientas que estimen mejor la afectación de los ganglios linfáticos y eviten cirugías innecesarias (Crédito de la imagen: Adobe Stock)

Prueba de expresión génica refina la toma de decisiones sobre biopsias de melanoma

La biopsia del ganglio centinela (SLNB) es fundamental para la estadificación del melanoma, pero la mayoría de los procedimientos son negativos y algunos pacientes presentan complicaciones... Más

Hematología

ver canal
Imagen: La serie XR de próxima generación de Sysmex America, una solución de hematología diseñada para ayudar a los laboratorios ocupados a ofrecer resultados rápidos y confiables mientras mantienen flujos de trabajo eficientes (Fotografía cortesía de Sysmex America)

Plataforma hematológica de nueva generación agiliza flujos de trabajo en laboratorios complejos

Sysmex America (Chicago, IL, EE. UU.) ha presentado la nueva generación de la serie XR, centrada en el módulo de hematología automatizada XR-10 para laboratorios de alta complejidad. La plataforma se basa... Más

Inmunología

ver canal
Imagen: El estudio identificó una firma inmunitaria inesperada en la tuberculosis activa, lo que demuestra que la enfermedad no se caracteriza por una respuesta inmunitaria débil sino por un perfil inflamatorio distintivo (Fotografía cortesía de Shutterstock)

Firma inmunitaria de las vías respiratorias podría predecir riesgo de progresión de tuberculosis

La tuberculosis sigue siendo difícil de predecir y prevenir, a pesar de la amplia exposición en todo el mundo. Se estima que una cuarta parte de la población mundial ha sido infectada... Más

Microbiología

ver canal
Imagen: Una nueva investigación dirigida por el EMBL identifica una firma robusta del microbioma intestinal relacionada con el cáncer colorrectal, consistente en todas las poblaciones, métodos de secuenciación y grupos de edad, y relacionada con una menor ingesta de fibra dietética. (Foto cortesía de Daniela Velasco/EMBL)

Aprendizaje automático revela patrones consistentes del microbioma intestinal en cáncer colorrectal

El cáncer colorrectal se ha relacionado repetidamente con alteraciones en el microbioma intestinal, pero los hallazgos a menudo han variado entre estudios pequeños y heterogéneos.... 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
Copyright © 2000-2026 Globetech Media. All rights reserved.