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




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 Oro
Lector rapido de tarjetas
EASY READER+
Software de laboratorio
Acusera 24•7
Multi-Chamber Washer-Disinfector
WD 390
POC Immunoassay Analyzer
Procise DX

Canales

Química Clínica

ver canal
Imagen: Un nuevo estudio identifica distintas firmas metabolómicas en la sangre materna asociadas tanto con el momento como con el tipo de nacimiento prematuro (Crédito de la imagen: iStock)

Biomarcadores en sangre materna identifican riesgo de parto prematuro y parto a término temprano

Los partos prematuros y a término temprano pueden provocar complicaciones duraderas, ya que los órganos vitales continúan madurando durante las últimas semanas del embarazo.... Más

Diagnóstico Molecular

ver canal
Imagen: El sistema Fast PCR ofrece resultados de muestra a respuesta para patógenos clave en menos de 10 minutos (Fotografía cortesía de AMDI)

Panel de PCR en el punto de atención detecta VRS, influenza y SARS-CoV-2 en minutos

El virus sincitial respiratorio (VSR), la gripe y el SARS-CoV-2 siguen siendo patógenos respiratorios importantes en la atención ambulatoria. El VSR es una prioridad particular, ya que puede causar enfermedades... 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 evaluó el perfil de anticuerpos del SARS-CoV-2, específicamente los títulos contra las proteínas pico (S) y nucleocápside (N), como herramienta para caracterizar el COVID prolongado (Crédito de la imagen: iStock)

Los perfiles de anticuerpos ofrecen pistas sobre la gravedad y los síntomas del COVID prolongado

Los síntomas persistentes tras la COVID-19 aguda afectan a millones de personas, provocando fatiga, problemas respiratorios y déficits cognitivos difíciles de cuantificar con las pruebas... Más

Microbiología

ver canal
Imagen: Burkholderia pseudomallei es una bacteria que habita en el suelo y causa melioidosis, una infección grave y potencialmente mortal que sigue siendo difícil de diagnosticar (Crédito de la imagen: Gavin Koh/Wikimedia Commons, CC BY-SA 4.0)

Servicios de laboratorio más robustos respaldan el diagnóstico de la melioidos ante su propagación global

La melioidosis, una infección potencialmente mortal causada por Burkholderia pseudomallei , sigue siendo difícil de diagnosticar debido a que sus síntomas pueden confundirse con los... 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.