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




Analizador de imágenes de portaobjetos completo con IA predice respuesta a inmunoterapia en cáncer poco frecuente

Por el equipo editorial de LabMedica en español
Actualizado el 13 Nov 2024
Imagen: SCOPE IO ha demostrado ser prometedor para predecir la respuesta de inmunoterapia en pacientes con cáncer raro (Foto cortesía de Lunit)
Imagen: SCOPE IO ha demostrado ser prometedor para predecir la respuesta de inmunoterapia en pacientes con cáncer raro (Foto cortesía de Lunit)

La inmunoterapia, especialmente los inhibidores de los puntos de control inmunitario como el pembrolizumab, se ha convertido en un tratamiento innovador para los pacientes con cáncer. Sin embargo, no todos los pacientes responden de la misma manera a esta terapia, e identificar quién se beneficiará más sigue siendo un desafío, en particular en el caso de tipos de tumores raros donde las opciones de tratamiento y los datos de investigación son escasos. Ahora, un nuevo estudio ha destacado el potencial de utilizar la inteligencia artificial (IA) para evaluar el microambiente tumoral y predecir las respuestas al tratamiento en pacientes con cánceres raros que reciben pembrolizumab.

En el estudio, los investigadores del Centro Oncológico MD Anderson de la Universidad de Texas (Houston, TX, EUA) utilizaron el analizador de imágenes de portaobjetos completo impulsado por IA de Lunit (Seúl, Corea del Sur), Lunit SCOPE IO, para examinar las características del microambiente tumoral en biopsias tomadas antes y durante el tratamiento de pacientes con tumores raros sometidos a terapia con pembrolizumab. El estudio implicó el análisis de más de 500 portaobjetos de más de 10 tipos diferentes de tumores raros. Los resultados sugieren que Lunit SCOPE IO puede detectar eficazmente patrones específicos en muestras tumorales que están vinculados a resultados de tratamiento más favorables. Los pacientes cuyos tumores exhibieron cambios detectados por IA en las células inmunes intratumorales (linfocitos infiltrantes de tumores; iTIL) y el contenido tumoral tenían significativamente más probabilidades de mostrar respuestas positivas a la inmunoterapia. Estos hallazgos de investigación innovadores revelan el potencial de la IA para predecir qué tan bien responderán los pacientes con cánceres raros a los tratamientos de inmunoterapia.

"Estos hallazgos ponen de relieve cómo nuestra tecnología de IA puede proporcionar información detallada sobre el microambiente tumoral único y desafiante que se observa en los cánceres poco frecuentes, y representan un avance fundamental en nuestra comprensión de la biología de los tumores poco frecuentes", afirmó Brandon Suh, director ejecutivo de Lunit. "Este estudio ha demostrado el valor de Lunit SCOPE IO en un entorno clínico importante, mostrando su potencial para personalizar el tratamiento para pacientes que tienen opciones terapéuticas limitadas. Creemos que estos avances son un testimonio del impacto transformador que puede tener la IA en la oncología y los resultados de los pacientes".

Enlaces relacionados:
Lunit
Centro Oncológico MD Anderson de la Universidad de Texas

Miembro Platino
Analizador de coagulación automatizado
Hemolumi H6
Miembro Oro
HISOPOS DE FIBRA FLOCADA
Puritan® Patented HydraFlock®
ANALIZADOR DE ORINA
respons® UDS100
ANALIZADOR DE INMUNOENSAYOS EN POC
Procise DX

Canales

Química Clínica

ver canal
Imagen: Utilizando una muestra de sangre obtenida mediante punción en el dedo, la nueva prueba puede ofrecer resultados precisos en el lugar de atención en 15 minutos. (Foto cortesía del Instituto de Investigación Médica Walter y Eliza Hall)

Prueba rápida de ferritina permite detectar deficiencia de hierro en el punto de atención

La deficiencia de hierro es uno de los trastornos nutricionales más comunes del mundo y puede ser difícil de diagnosticar cuando el acceso a laboratorios y personal capacitado es limitado.... Más

Inmunología

ver canal
Crédito de la imagen: iStock

Biomarcadores inmunitarios podrían predecir artritis recurrente por inhibidores de puntos de control

La artritis inflamatoria es un evento adverso reconocido relacionado con el sistema inmunitario en pacientes tratados con inhibidores de puntos de control inmunitario (ICI) para el cáncer.... Más

Microbiología

ver canal
Crédito de la imagen: Adobe Stock

Un marcador genético identifica resistencia emergente a fármacos antipalúdicos de primera línea

La terapia combinada basada en artemisinina sigue siendo fundamental para controlar la malaria por Plasmodium falciparum , pero la aparición de resistencia a los medicamentos está complicando... Más

Tecnología

ver canal
Imagen: Aletta está diseñada para realizar de forma autónoma la extracción de sangre para diagnóstico mediante imágenes multimodales y control avanzado. (Foto cortesía de Vitestro)

Sistema robótico autónomo recibe autorización de la FDA para extracción de sangre

La venopunción es fundamental en muchas vías diagnósticas, pero la extracción rutinaria de sangre puede verse afectada por limitaciones de personal y por la variabilidad de... Más
Copyright © 2000-2026 Globetech Media. All rights reserved.