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 identifica nuevas firmas genéticas para personalizar terapias contra cáncer

Por el equipo editorial de LabMedica en español
Actualizado el 15 Nov 2024
Imagen: Los modelos de inteligencia artificial pueden personalizar las terapias inmunitarias en pacientes oncológicos (Foto cortesía de 123RF)
Imagen: Los modelos de inteligencia artificial pueden personalizar las terapias inmunitarias en pacientes oncológicos (Foto cortesía de 123RF)

El cáncer de pulmón y el cáncer de vejiga se encuentran entre los cánceres más comúnmente diagnosticados en todo el mundo. Los investigadores han desarrollado modelos de inteligencia artificial (IA) diseñados para personalizar terapias inmunológicas para pacientes oncológicos.

En un nuevo estudio, los científicos del Instituto de Ciencia de Datos e Inteligencia Artificial (DATAI) de la Universidad de Navarra (Pamplona, España) analizaron datos de más de 3.000 pacientes diagnosticados con cáncer de pulmón y vejiga. Mediante el empleo de modelos de aprendizaje automático, los investigadores descubrieron nuevas firmas genéticas exclusivas de cada etapa de estos cánceres y crearon un sistema conocido como el "índice IFIT" (Índice de "Inmunidad Física"). Este sistema tiene como objetivo personalizar las terapias para mejorar su eficacia. El índice IFIT mide la aptitud inmunológica de un paciente, clasificándolo en función de su riesgo en varias etapas de la enfermedad. Este enfoque permite predecir cómo responderá un paciente al tratamiento en función de la actividad de su sistema inmunológico en diferentes etapas del tratamiento del cáncer.

La investigación, publicada en el Journal for ImmunoTherapy of Cancer, se basa en un análisis del ciclo de inmunidad del cáncer (CIC), que analiza cómo las señales del sistema inmunitario afectan al éxito de la inmunoterapia. Utilizando este marco y herramientas de IA, los investigadores identificaron patrones específicos de actividad celular vinculados a las etapas moleculares de la enfermedad y desarrollaron el índice IFIT. Esta innovación destaca el potencial de la IA para avanzar en la medicina personalizada y ofrece nuevas perspectivas en la lucha contra el cáncer. El equipo también indicó que esta técnica seguirá perfeccionándose a través de futuros estudios colaborativos que involucren otros tipos de cáncer.

“La inmunoterapia representa una de las fronteras más prometedoras en la lucha contra el cáncer y, mediante el uso de modelos de inteligencia artificial, podemos afinar aún más los tratamientos en función del perfil inmunológico de cada paciente”, afirma Rubén Armañanzas, líder del laboratorio de Medicina Digital de DATAI y uno de los autores principales del estudio.

 

Miembro Platino
Analizador de coagulación automatizado
Hemolumi H6
Miembro Oro
SISTEMA DE EXTRACCIÓN DE ÁCIDOS NUCLEICOS
NEOS-96 XT
ANALIZADOR AUTOMÁTICO CLIA
Shine i6000
Automated Urinalysis Solution
UN-9000

Canales

Química Clínica

ver canal
Imagen: Los hallazgos respaldan la integración de ensayos de p-tau217 en plasma de alto rendimiento en los flujos de trabajo de diagnóstico de Alzheimer, siempre que existan una calibración específica de la plataforma y protocolos de prueba estandarizados. (Crédito de la imagen: Adobe Stock)

Estudio comparativo evalúa pruebas de sangre para detección temprana de enfermedad de Alzheimer

Los diagnósticos precisos y escalables son cada vez más importantes a medida que las terapias modificadoras de la enfermedad transforman la atención de la enfermedad de Alzheimer,... Más

Diagnóstico Molecular

ver canal
Imagen: En el Instituto MHH de Genética Humana: Prof. Dra. Doris Steinemann, Dr. Bernardus Aldrige Allister y Prof. Dra. Monika Golas (desde la izquierda). (Crédito de la imagen: Karin Kaiser/MHH)

Análisis multiómico identifica genes de riesgo en cáncer hereditario de mama y ovario

El cáncer hereditario de mama y de ovario puede ser difícil de explicar genéticamente, dejando a muchas familias con alto riesgo sin respuestas claras. Aunque se analizan de forma... 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: 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.