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 Oro
Lector rapido de tarjetas
EASY READER+
Software de laboratorio
Acusera 24•7
New
Hematology Consumables
Bioblood Devices
New
Urine Analyzer
respons® UDS100

Canales

Diagnóstico Molecular

ver canal
Imagen: Evaluación de usabilidad (Yerlikaya S, Chirwa M, Ajide B, et al.; New England Journal of Medicine (2026). DOI: 10.1056/NEJMoa2509761)

Prueba molecular rápida con hisopado lingual detecta tuberculosis pulmonar en el punto de atención

La tuberculosis pulmonar sigue siendo una de las principales causas de muerte por enfermedades infecciosas en todo el mundo, provocando más de un millón de fallecimientos y más de... Más

Hematología

ver canal
Imagen: EasyM es una prueba de sangre altamente sensible que rastrea un biomarcador de mieloma llamado proteína M (crédito de la foto: 123RF)

Análisis de sangre permite la detección temprana de recaída del mieloma múltiple

Las biopsias de médula ósea siguen siendo fundamentales para diagnosticar y monitorizar el mieloma múltiple, pero el procedimiento es doloroso, invasivo y a menudo se repite con el tiempo.... Más

Inmunología

ver canal
Foto cortesía de Volición

Prueba de flujo lateral detecta biomarcadores de sepsis en el punto de atención

La sepsis sigue siendo una afección crítica en la que la evaluación rápida del riesgo a menudo se ve dificultada por la dependencia de pruebas de laboratorio centralizadas.... Más

Microbiología

ver canal
Imagen: Biosensor para la detección de tuberculosis (fotografía cortesía de la UPV)

Biosensor de antígeno detecta tuberculosis activa en una hora

La tuberculosis sigue siendo un importante desafío de salud global y continúa siendo una causa significativa de morbilidad y mortalidad. El informe mundial de 2024 de la Organización... Más
Copyright © 2000-2026 Globetech Media. All rights reserved.