{"id":43017,"date":"2023-11-29T09:09:11","date_gmt":"2023-11-29T15:09:11","guid":{"rendered":"https:\/\/saluddigital.com\/?p=43017"},"modified":"2025-10-19T00:05:28","modified_gmt":"2025-10-19T06:05:28","slug":"modelo-de-ia-capaz-de-predecir-resultados-de-supervivencia-de-multiples-tipos-de-cancer","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/saluddigital.com\/en\/big-data\/modelo-de-ia-capaz-de-predecir-resultados-de-supervivencia-de-multiples-tipos-de-cancer\/","title":{"rendered":"Modelo de IA capaz de predecir resultados de supervivencia de m\u00faltiples tipos de c\u00e1ncer"},"content":{"rendered":"
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Investigadores de UCLA desarrollaron un modelo de IA basado en factores epig\u00e9neticos capaz de predecir resultados de pacientes con c\u00e1ncer.<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t
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Cient\u00edficos del Centro Oncol\u00f3gico Integral Jonsson Health de la Universidad de California, Los \u00c1ngeles (UCLA), desarrollaron un nuevo modelo de inteligencia artificial (IA), que se basa en factores epig\u00e9neticos para predecir los resultados de pacientes en diversos tipos de c\u00e1ncer. La epigen\u00e9tica se refiere a las modificaciones gen\u00e9ticas que afectan la actividad de los genes sin cambiar la secuencia del ADN. La epigen\u00e9tica implica factores y procesos proteicos que permiten el establecimiento de diferentes estados, incluido el estado de actividad gen\u00e9tica. Es decir, factores que incluyen en c\u00f3mo se activan o desactivan los genes, en este caso en los tumores cancer\u00edgenos.<\/p>

Los resultados detallados fueron publicados en Communications Biology<\/i><\/span><\/a>, los cuales revelaron que los patrones de expresi\u00f3n asociados con resultados pobres en pruebas de c\u00e1ncer estaban presentes en c\u00e9lulas individuales dentro de los tumores. El estudio present\u00f3 adem\u00e1s un mapa epigen\u00e9tico de los tipos de c\u00e1ncer y sienta las bases para descubrir EPI factores atacables contra diversos tipos de c\u00e1ncer.<\/p>

\u201cTradicionalmente, se ha considerado que el c\u00e1ncer es principalmente el resultado de mutaciones gen\u00e9ticas dentro de oncogenes o supresores de tumores\u201d, dijo la coautora principal Hilary Coller. Asimismo, explic\u00f3 que la aparici\u00f3n de nuevas tecnolog\u00edas de secuenciaci\u00f3n de la han permitido que m\u00e1s personas reconozcan el valor de los factores epigen\u00e9ticos, para conocer m\u00e1s sobre el c\u00e1ncer y su progresi\u00f3n.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t

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\u201cHay diferentes aspectos del estado de la cromatina, como si las prote\u00ednas histonas estuvieran modificadas o si las bases de los \u00e1cidos nucleicos del ADN contienen grupos metilo adicionales, que pueden afectar los resultados del c\u00e1ncer. Comprender estas diferencias entre tumores podr\u00eda ayudarnos a aprender m\u00e1s sobre por qu\u00e9 algunos pacientes responden de manera diferente a los tratamientos y por qu\u00e9 sus resultados var\u00edan\u201d, agreg\u00f3.<\/p>

Los investigadores encontraron la relaci\u00f3n entre los patrones epigen\u00e9ticos y los resultados cl\u00ednicos al analizar los patrones de expresi\u00f3n de 720 factores epigen\u00e9ticos para clasificar tumores de 24 tipos diferentes de c\u00e1ncer.<\/p>

De estos 24 grupos de c\u00e1ncer en adultos, los investigadores encontraron que, para diez, los grupos se sacaban con diferencias significativas en los resultados de los pacientes, incluida la supervivencia. \u201cVimos que la eficacia pron\u00f3stica de un factor epigen\u00e9tico depend\u00eda del tejido de origen del tipo de c\u00e1ncer\u201d dijo Mithun Mitra, coautor principal del estudio. De igual forma, explic\u00f3 que este avance puede ser \u00fatil y relevante para abordar nuevas terapias contra el c\u00e1ncer.<\/p>

Posteriormente, el equipo utiliz\u00f3 un modelo de IA para predecir los resultados de los pacientes de cinco tipos de c\u00e1ncer que ten\u00edan diferencias significativas en los resultados de supervivencia. El modelo arroj\u00f3 resultados satisfactorios ya que logr\u00f3 dividir con \u00e9xito a los pacientes con este tipo de c\u00e1ncer en dos grupos: los de mayor probabilidad de obtener mejores resultados y los de mayor probabilidad de obtener peores resultados.<\/p>

\u201cNuestra investigaci\u00f3n ayuda a proporcionar una hoja de ruta para modelos de IA similares que pueden generarse a trav\u00e9s de listas de factores epigen\u00e9ticos de pron\u00f3stico disponibles p\u00fablicamente”, explic\u00f3 el primer autor del estudio, Michael Cheng, estudiante de posgrado en el Programa Interdepartamental de Bioinform\u00e1tica de UCLA. \u201cLa hoja de ruta demuestra c\u00f3mo identificar ciertos factores influyentes en diferentes tipos de c\u00e1ncer y contiene un potencial interesante para predecir objetivos espec\u00edficos para el tratamiento del c\u00e1ncer\u201d, agreg\u00f3.<\/p>

Cabe mencionar, que los investigadores consideran que es posible desarrollar modelos similares para c\u00e1nceres pedi\u00e1tricos y as\u00ed conocer qu\u00e9 factores influyen en el proceso de toma de decisiones en comparaci\u00f3n con los modelos actuales creados para c\u00e1nceres de adultos.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t

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UCLA HEALTH<\/b><\/p>

https:\/\/www.uclahealth.org\/news\/ai-model-can-help-predict-survival-outcomes-patients-with<\/a><\/span><\/p>

NATURE<\/b><\/p>

https:\/\/www.nature.com\/articles\/s42003-023-05459-w<\/a><\/span><\/p><\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t<\/div>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

Investigadores de UCLA desarrollaron un modelo de IA basado en factores epig\u00e9neticos capaz de predecir resultados de pacientes con c\u00e1ncer. Cient\u00edficos del Centro Oncol\u00f3gico Integral Jonsson Health de la Universidad de California, Los \u00c1ngeles (UCLA), desarrollaron un nuevo modelo de inteligencia artificial (IA), que se basa en factores epig\u00e9neticos para predecir los resultados de pacientes en diversos tipos de c\u00e1ncer. La epigen\u00e9tica se refiere a las modificaciones gen\u00e9ticas que afectan la actividad de los genes sin cambiar la secuencia del ADN. La epigen\u00e9tica implica factores y procesos proteicos que permiten el establecimiento de diferentes estados, incluido el estado de actividad gen\u00e9tica. Es decir, factores que incluyen en c\u00f3mo se activan o desactivan los genes, en este caso en los tumores cancer\u00edgenos. Los resultados detallados fueron publicados en Communications Biology, los cuales revelaron que los patrones de expresi\u00f3n asociados con resultados pobres en pruebas de c\u00e1ncer estaban presentes en c\u00e9lulas individuales dentro de los tumores. El estudio present\u00f3 adem\u00e1s un mapa epigen\u00e9tico de los tipos de c\u00e1ncer y sienta las bases para descubrir EPI factores atacables contra diversos tipos de c\u00e1ncer. \u201cTradicionalmente, se ha considerado que el c\u00e1ncer es principalmente el resultado de mutaciones gen\u00e9ticas dentro de oncogenes o supresores de tumores\u201d, dijo la coautora principal Hilary Coller. Asimismo, explic\u00f3 que la aparici\u00f3n de nuevas tecnolog\u00edas de secuenciaci\u00f3n de la han permitido que m\u00e1s personas reconozcan el valor de los factores epigen\u00e9ticos, para conocer m\u00e1s sobre el c\u00e1ncer y su progresi\u00f3n. \u201cHay diferentes aspectos del estado de la cromatina, como si las prote\u00ednas histonas estuvieran modificadas o si las bases de los \u00e1cidos nucleicos del ADN contienen grupos metilo adicionales, que pueden afectar los resultados del c\u00e1ncer. Comprender estas diferencias entre tumores podr\u00eda ayudarnos a aprender m\u00e1s sobre por qu\u00e9 algunos pacientes responden de manera diferente a los tratamientos y por qu\u00e9 sus resultados var\u00edan\u201d, agreg\u00f3. Los investigadores encontraron la relaci\u00f3n entre los patrones epigen\u00e9ticos y los resultados cl\u00ednicos al analizar los patrones de expresi\u00f3n de 720 factores epigen\u00e9ticos para clasificar tumores de 24 tipos diferentes de c\u00e1ncer. De estos 24 grupos de c\u00e1ncer en adultos, los investigadores encontraron que, para diez, los grupos se sacaban con diferencias significativas en los resultados de los pacientes, incluida la supervivencia. \u201cVimos que la eficacia pron\u00f3stica de un factor epigen\u00e9tico depend\u00eda del tejido de origen del tipo de c\u00e1ncer\u201d dijo Mithun Mitra, coautor principal del estudio. De igual forma, explic\u00f3 que este avance puede ser \u00fatil y relevante para abordar nuevas terapias contra el c\u00e1ncer. Posteriormente, el equipo utiliz\u00f3 un modelo de IA para predecir los resultados de los pacientes de cinco tipos de c\u00e1ncer que ten\u00edan diferencias significativas en los resultados de supervivencia. El modelo arroj\u00f3 resultados satisfactorios ya que logr\u00f3 dividir con \u00e9xito a los pacientes con este tipo de c\u00e1ncer en dos grupos: los de mayor probabilidad de obtener mejores resultados y los de mayor probabilidad de obtener peores resultados. \u201cNuestra investigaci\u00f3n ayuda a proporcionar una hoja de ruta para modelos de IA similares que pueden generarse a trav\u00e9s de listas de factores epigen\u00e9ticos de pron\u00f3stico disponibles p\u00fablicamente”, explic\u00f3 el primer autor del estudio, Michael Cheng, estudiante de posgrado en el Programa Interdepartamental de Bioinform\u00e1tica de UCLA. \u201cLa hoja de ruta demuestra c\u00f3mo identificar ciertos factores influyentes en diferentes tipos de c\u00e1ncer y contiene un potencial interesante para predecir objetivos espec\u00edficos para el tratamiento del c\u00e1ncer\u201d, agreg\u00f3. Cabe mencionar, que los investigadores consideran que es posible desarrollar modelos similares para c\u00e1nceres pedi\u00e1tricos y as\u00ed conocer qu\u00e9 factores influyen en el proceso de toma de decisiones en comparaci\u00f3n con los modelos actuales creados para c\u00e1nceres de adultos. BIBLIOGRAF\u00cdA UCLA HEALTH https:\/\/www.uclahealth.org\/news\/ai-model-can-help-predict-survival-outcomes-patients-with NATURE https:\/\/www.nature.com\/articles\/s42003-023-05459-w<\/p>","protected":false},"author":1,"featured_media":43018,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[156,160],"tags":[145],"class_list":["post-43017","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-big-data","category-noticias","tag-noticias"],"aioseo_notices":[],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/saluddigital.com\/en\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/43017","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/saluddigital.com\/en\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/saluddigital.com\/en\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/saluddigital.com\/en\/wp-json\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/saluddigital.com\/en\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=43017"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/saluddigital.com\/en\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/43017\/revisions"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/saluddigital.com\/en\/wp-json\/wp\/v2\/media\/43018"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/saluddigital.com\/en\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=43017"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/saluddigital.com\/en\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=43017"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/saluddigital.com\/en\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=43017"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}