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




Análisis de sangre con IA identifica pacientes en etapa más temprana del cáncer de mama

Por el equipo editorial de LabMedica en español
Actualizado el 17 Dec 2024
Imagen: Un análisis de sangre con IA es el primero en detectar el primer signo de cáncer de mama (Foto cortesía de 123RF)
Imagen: Un análisis de sangre con IA es el primero en detectar el primer signo de cáncer de mama (Foto cortesía de 123RF)

Las pruebas estándar para detectar el cáncer de mama suelen incluir un examen físico, radiografías o ecografías y una biopsia para analizar muestras de tejido. Las estrategias actuales de detección temprana suelen basarse en pruebas de detección basadas en la edad o en factores de riesgo. Ahora, un nuevo método promete mejorar la detección temprana y el seguimiento del cáncer de mama, lo que podría dar lugar a una prueba de detección para múltiples tipos de cáncer.

Desarrollado por investigadores de la Universidad de Edimburgo (Escocia, Reino Unido), el nuevo método de detección combina el análisis láser con la inteligencia artificial (IA). Este innovador enfoque es el primero en detectar el cáncer de mama en su etapa más temprana, conocida como etapa 1a, que es indetectable con las pruebas actuales. El método utiliza la espectroscopia Raman, una técnica de análisis láser, combinada con el aprendizaje automático, una forma de IA. Si bien se han probado técnicas similares para otros tipos de cáncer, solo pudieron detectar la enfermedad a partir de la etapa dos. El proceso implica iluminar el plasma sanguíneo de las pacientes con un láser y luego analizar cómo interactúa la luz con la sangre utilizando un espectrómetro. Esto revela cambios minúsculos en la composición química de las células y los tejidos, que sirven como indicadores tempranos de la enfermedad. Luego, un algoritmo de aprendizaje automático interpreta los datos, identifica patrones y clasifica las muestras.

En un estudio piloto con 12 muestras de pacientes con cáncer de mama y 12 muestras de control sanas, la técnica identificó el cáncer de mama en la etapa 1a con una precisión del 98 %. El estudio, publicado en Journal of Biophotonics, también demostró la capacidad del método para distinguir entre los cuatro subtipos principales de cáncer de mama con una precisión superior al 90 %. Esto podría permitir tratamientos más personalizados y efectivos. Los investigadores creen que implementar esto como una herramienta de detección podría identificar a más pacientes en las primeras etapas del cáncer de mama, mejorando el éxito del tratamiento. Planean ampliar el estudio para incluir más participantes y probar la detección temprana de otros tipos de cáncer.

“La mayoría de las muertes por cáncer se producen tras un diagnóstico en una fase avanzada, cuando los síntomas se hacen evidentes, por lo que una futura prueba de detección de múltiples tipos de cáncer podría descubrirlos en una fase en la que se pueden tratar con mucha más facilidad”, afirmó el Dr. Andy Downes, de la Facultad de Ingeniería de la Universidad de Edimburgo, quien dirigió el estudio. “El diagnóstico temprano es clave para la supervivencia a largo plazo, y finalmente contamos con la tecnología necesaria. Solo necesitamos aplicarla a otros tipos de cáncer y crear una base de datos, antes de que pueda utilizarse como prueba para múltiples tipos de cáncer”.

Miembro Platino
Analizador de coagulación automatizado
Hemolumi H6
New
Miembro Oro
Serum Indices Control
Acusera Serum Indices Control
New
Alzheimer's Disease Biomarker Assay
Elecsys Phospho-Tau (217P) Plasma
New
Slide Scanner System
NanoZoomer S540MD

Canales

Química Clínica

ver canal
Crédito de la imagen: iStock

Una prueba de sangre prehospitalaria podría reducir traslados a urgencias por dolor torácico

El dolor torácico lleva al transporte en ambulancia a un servicio de urgencias en aproximadamente el 95% de los pacientes, aunque solo una minoría presenta una afección cardíaca grave.... Más

Diagnóstico Molecular

ver canal
Imagen: El flujo de trabajo propuesto agrega biopsia líquida para detectar signos genéticos y moleculares de cáncer en muestras de LCR ya recolectadas durante la evaluación de la encefalitis autoinmune. (Crédito de la imagen: Shutterstock)

Biopsia líquida de LCR podría ayudar a distinguir cáncer de inflamación cerebral autoinmunitaria

La encefalitis autoinmunitaria puede causar cambios en la memoria y la conducta, convulsiones y alteración del nivel de conciencia, pero el diagnóstico puede ser difícil porque los... Más

Inmunología

ver canal
Imagen: Aptiva utiliza tecnología de analitos múltiples basada en partículas (PMAT) (Fotografía cortesía de Werfen)

Werfen amplía pruebas automatizadas de SAF con reactivo IgA autorizado por la FDA y marcado CE

El síndrome antifosfolípido (SAF) es un trastorno autoinmunitario asociado con trombosis y complicaciones del embarazo, pero sus síntomas pueden superponerse con los de otras afecciones,... Más

Microbiología

ver canal
Imagen: El panel extenso de micotoxinas de RealTime Labs mide 31 toxinas relacionadas con el moho en siete clases de toxinas a partir de una sola muestra de orina (Fotografía cortesía de RealTime Labs)

Nueva prueba de orina amplía análisis de micotoxinas a 31 marcadores para evaluar mejor la exposición

La evaluación clínica de la exposición al moho depende cada vez más de las pruebas de micotoxinas en orina, pero la cobertura limitada de marcadores y el enmascaramiento de... Más

Patología

ver canal
Imagen: Muestras vaginales y de orina que muestran cáncer de endometrio (caso verdadero positivo; fila superior) y ausencia de células malignas (caso verdadero negativo; fila inferior). (Jones ER, Narine N, O\'Flynn H, et al. The Lancet Obstetrics, Gynecology, & Women's Health (2026). DOI:10.1016/S3050-5038(26)00222-0.)

Prueba sencilla podría reducir necesidad de estudios invasivos para detectar cáncer uterino

El sangrado después de la menopausia requiere una investigación urgente para detectar cáncer de útero, aunque la mayoría de las mujeres que se someten a pruebas no padecen... Más
Copyright © 2000-2026 Globetech Media. All rights reserved.