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
INTEGRA BIOSCIENCES AG

Deascargar La Aplicación Móvil




Tecnología de tinción virtual abre camino al diagnóstico patológico no invasivo

Por el equipo editorial de LabMedica en español
Actualizado el 28 May 2025
Imagen: resultados de tinción virtual H&E basada en IA y análisis cuantitativo de tejido patológico (Foto cortesía de Nature Communications, DOI: 10.1038/S41467-025-59820-0)
Imagen: resultados de tinción virtual H&E basada en IA y análisis cuantitativo de tejido patológico (Foto cortesía de Nature Communications, DOI: 10.1038/S41467-025-59820-0)

Durante más de 200 años, la patología tradicional se ha basado en la técnica de examinar tejidos cancerosos al microscopio, un método que solo proporciona cortes transversales limitados y específicos de la estructura tridimensional de las células cancerosas. Esta restricción ha dificultado la comprensión completa de las relaciones tridimensionales y la organización espacial de las células dentro del tumor. Investigadores han introducido una innovadora tecnología de tinción virtual que ofrece una vista tridimensional detallada de los tejidos cancerosos sin necesidad de tinción adicional, superando así los métodos convencionales que implican la observación de cortes finos de tejido teñidos.

Esta tecnología de vanguardia, desarrollada por un equipo internacional liderado por el Instituto Coreano de Ciencia y Tecnología Avanzada (KAIST, Daejeon, República de Corea), combina técnicas ópticas avanzadas con un algoritmo de aprendizaje profundo basado en inteligencia artificial (IA) para producir imágenes 3D realistas y virtualmente teñidas de tejido canceroso. El equipo empleó la holotomografía (HT), una tecnología óptica avanzada, para medir el índice de refracción 3D de muestras de tejido. Posteriormente, se integró el algoritmo de aprendizaje profundo basado en IA para generar imágenes H&E virtualmente teñidas. Se espera que este avance revolucione el diagnóstico patológico al permitir el análisis no invasivo de última generación del cáncer.

En su estudio, publicado en Nature Communications, los investigadores demostraron cuantitativamente que las imágenes producidas por esta tecnología se asemejan mucho a las muestras de tejido teñido real. Además, la tecnología mostró un rendimiento fiable en diferentes órganos y tipos de tejido, lo que confirma su versatilidad y potencial como herramienta avanzada para el análisis patológico. Mediante una investigación colaborativa con hospitales e instituciones de Corea y Estados Unidos, utilizando el equipo de holotomografía de Tomocube, el equipo validó la viabilidad de la tecnología y demostró su potencial para una implementación generalizada en entornos de investigación patológica del mundo real.

"Esta investigación supone un avance importante al trasladar el análisis patológico de los métodos 2D convencionales a la imagenología 3D integral", afirmó el profesor YongKeun Park del KAIST, quien dirigió el equipo de investigación. "Mejorará considerablemente la investigación biomédica y el diagnóstico clínico, en particular para comprender los límites de los tumores cancerosos y la compleja disposición espacial de las células en los microambientes tumorales".

Miembro Platino
Analizador de coagulación automatizado
Hemolumi H6
Miembro Oro
Automatic Hematology Analyzer
CF9600
CMV CLIA Diagnostic
CLIA CMV IgA Screen Group
New
Gastrointestinal Panel
Xpert® GI Panel

Canales

Diagnóstico Molecular

ver canal
Imagen: PrepQuant integra la extracción, concentración y cuantificación de ácidos nucleicos en una plataforma automatizada. (Foto cortesía de Invivoscribe)

Sistema automatizado agiliza la recuperación de ADN para pruebas sensibles de ERM

Los laboratorios moleculares están bajo presión para detectar niveles extremadamente bajos de enfermedad residual, pero la recuperación preanalítica de ADN libre de células... Más

Microbiología

ver canal
Crédito de la imagen: Adobe Stock

Clasificador del microbioma intestinal mejora estratificación del riesgo de cáncer colorrectal

El cáncer colorrectal sigue siendo una de las principales causas de mortalidad por cáncer, y los métodos actuales de cribado no invasivo aún pasan por alto muchas lesiones precancerosas.... Más

Tecnología

ver canal
Imagen: Resumen gráfico  (Streather, B. R., T. A. Eastwood, K. Baker, et al. 2026. Journal of Extracellular Vesicles 15, no. 8: e70354. https://doi.org/10.1002/jev2.70354)

Sistema de expresión con vesículas bacterianas agiliza producción de proteínas para diagnóstico del cáncer

Las proteínas recombinantes son fundamentales para muchos diagnósticos y terapias del cáncer, pero numerosos objetivos siguen siendo difíciles y costosos de producir porque... Más
Copyright © 2000-2026 Globetech Media. All rights reserved.