{"id":46306,"date":"2024-06-05T10:05:17","date_gmt":"2024-06-05T16:05:17","guid":{"rendered":"https:\/\/saluddigital.com\/?p=46306"},"modified":"2025-10-18T15:59:26","modified_gmt":"2025-10-18T21:59:26","slug":"utilizan-ia-para-desarrollar-tratamientos-personalizados-contra-cancer-de-prostata","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/saluddigital.com\/en\/big-data\/utilizan-ia-para-desarrollar-tratamientos-personalizados-contra-cancer-de-prostata\/","title":{"rendered":"Utilizan IA para desarrollar tratamientos personalizados contra c\u00e1ncer de pr\u00f3stata"},"content":{"rendered":"
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Investigadores de Moffitt Cancer Center y de la Universidad de Oxford, utilizaron un modelo IA, para desarrollar tratamientos estrat\u00e9gicos personalizados contra el 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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Las estrategias de tratamiento contra el c\u00e1ncer que se centran en la destrucci\u00f3n celular suelen fracasar contra c\u00e1nceres metast\u00e1ticos, esto ocurre debdo a la resistencia a los medicamentos. En este sentido, la estrategia de terapia adaptativa, las cuales se ajustan de manera din\u00e1mica durante el tratamiento para suprimir a poblaciones resistentes al tratamiento, son una alternativa importante para atender a los pacientes con c\u00e1ncer. No obstante, existe todav\u00eda una falta de enfoque personalizados que aseguren su eficacia.<\/p>

En este sentido, investigadores de Moffitt Cancer Center y de la Universidad de Oxford, utilizaron un modelo de inteligencia artificial (IA), para desarrollar tratamientos estrat\u00e9gicos personalizados contra el c\u00e1ncer. Adem\u00e1s, publicaron un estudio en la revista Cancer Research<\/em>, donde detallan este marco que aprovecha el uso de deep learning para adaptar los programas de tratamiento adaptativos, optimizando los resultados en comparaci\u00f3n con los protocolos actuales.<\/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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\u201cAl integrar principios evolutivos y modelos matem\u00e1ticos en la toma de decisiones sobre terapia adaptativa, nuestra investigaci\u00f3n abre nuevas v\u00edas para traducir enfoques de tratamiento innovadores en la pr\u00e1ctica cl\u00ednica\u201d, dijo el Dr. Alexander Anderson codirector del Centro de Excelencia para Terapia Evolutiva de Moffitt.<\/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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Por otra parte, el primer autor del estudio Kit Gallagher, estudiante de Oxford, aplic\u00f3 la t\u00e9cnica de aprendizaje deep learning, un tipo de IA que permite crear programas de terapia adaptativas para el c\u00e1ncer de pr\u00f3stata. Adem\u00e1s, fue utilizado un modelo de paciente virtual para entrenar el sistema a trav\u00e9s de un modelo matem\u00e1tico. Los resultados mostraron que el nuevo enfoque personalizado super\u00f3 significativamente a los tratamientos est\u00e1ndar de atenci\u00f3n y a los enfoques de terapia adaptativa existentes.<\/p>

\u201cLa interpretabilidad ha sido durante mucho tiempo un obst\u00e1culo importante para la integraci\u00f3n de enfoques de aprendizaje autom\u00e1tico en la pr\u00e1ctica cl\u00ednica. Si bien estos marcos son una caja negra y no podemos entender c\u00f3mo derivan recomendaciones de tratamiento, no podemos estar seguros de aplicarlos en la cl\u00ednica\u201d, dijo Gallagher.<\/p>

Los autores del estudio est\u00e1n planeando nuevos estudios que ayuden a perfeccionar este m\u00e9todo y para explorar su aplicaci\u00f3n en otros tipos de c\u00e1ncer. Asimismo, los autores reconocen que la medicina personalizada basada en modelos es el futuro del tratamiento del c\u00e1ncer adem\u00e1s la combinaci\u00f3n con deep learning facilita la optimizaci\u00f3n de las estrategias de tratamiento.<\/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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MOFFITT CANCER CENTER <\/strong><\/p>

https:\/\/www.moffitt.org\/newsroom\/news-releases\/moffitt-cancer-center-uses-ai-to-develop-more-personalized-cancer-treatment-strategies\/<\/a><\/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 Moffitt Cancer Center y de la Universidad de Oxford, utilizaron un modelo IA, para desarrollar tratamientos estrat\u00e9gicos personalizados contra el c\u00e1ncer. Las estrategias de tratamiento contra el c\u00e1ncer que se centran en la destrucci\u00f3n celular suelen fracasar contra c\u00e1nceres metast\u00e1ticos, esto ocurre debdo a la resistencia a los medicamentos. En este sentido, la estrategia de terapia adaptativa, las cuales se ajustan de manera din\u00e1mica durante el tratamiento para suprimir a poblaciones resistentes al tratamiento, son una alternativa importante para atender a los pacientes con c\u00e1ncer. No obstante, existe todav\u00eda una falta de enfoque personalizados que aseguren su eficacia. En este sentido, investigadores de Moffitt Cancer Center y de la Universidad de Oxford, utilizaron un modelo de inteligencia artificial (IA), para desarrollar tratamientos estrat\u00e9gicos personalizados contra el c\u00e1ncer. Adem\u00e1s, publicaron un estudio en la revista Cancer Research, donde detallan este marco que aprovecha el uso de deep learning para adaptar los programas de tratamiento adaptativos, optimizando los resultados en comparaci\u00f3n con los protocolos actuales. \u201cAl integrar principios evolutivos y modelos matem\u00e1ticos en la toma de decisiones sobre terapia adaptativa, nuestra investigaci\u00f3n abre nuevas v\u00edas para traducir enfoques de tratamiento innovadores en la pr\u00e1ctica cl\u00ednica\u201d, dijo el Dr. Alexander Anderson codirector del Centro de Excelencia para Terapia Evolutiva de Moffitt. Por otra parte, el primer autor del estudio Kit Gallagher, estudiante de Oxford, aplic\u00f3 la t\u00e9cnica de aprendizaje deep learning, un tipo de IA que permite crear programas de terapia adaptativas para el c\u00e1ncer de pr\u00f3stata. Adem\u00e1s, fue utilizado un modelo de paciente virtual para entrenar el sistema a trav\u00e9s de un modelo matem\u00e1tico. Los resultados mostraron que el nuevo enfoque personalizado super\u00f3 significativamente a los tratamientos est\u00e1ndar de atenci\u00f3n y a los enfoques de terapia adaptativa existentes. \u201cLa interpretabilidad ha sido durante mucho tiempo un obst\u00e1culo importante para la integraci\u00f3n de enfoques de aprendizaje autom\u00e1tico en la pr\u00e1ctica cl\u00ednica. Si bien estos marcos son una caja negra y no podemos entender c\u00f3mo derivan recomendaciones de tratamiento, no podemos estar seguros de aplicarlos en la cl\u00ednica\u201d, dijo Gallagher. Los autores del estudio est\u00e1n planeando nuevos estudios que ayuden a perfeccionar este m\u00e9todo y para explorar su aplicaci\u00f3n en otros tipos de c\u00e1ncer. Asimismo, los autores reconocen que la medicina personalizada basada en modelos es el futuro del tratamiento del c\u00e1ncer adem\u00e1s la combinaci\u00f3n con deep learning facilita la optimizaci\u00f3n de las estrategias de tratamiento. BIBLIOGRAF\u00cdA MOFFITT CANCER CENTER https:\/\/www.moffitt.org\/newsroom\/news-releases\/moffitt-cancer-center-uses-ai-to-develop-more-personalized-cancer-treatment-strategies\/<\/p>","protected":false},"author":1,"featured_media":46307,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[156,160],"tags":[145],"class_list":["post-46306","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\/46306","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=46306"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/saluddigital.com\/en\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/46306\/revisions"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/saluddigital.com\/en\/wp-json\/wp\/v2\/media\/46307"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/saluddigital.com\/en\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=46306"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/saluddigital.com\/en\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=46306"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/saluddigital.com\/en\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=46306"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}