{"id":50409,"date":"2024-11-20T09:10:01","date_gmt":"2024-11-20T15:10:01","guid":{"rendered":"https:\/\/saluddigital.com\/?p=50409"},"modified":"2025-10-17T23:52:41","modified_gmt":"2025-10-18T05:52:41","slug":"ia-identifica-firmas-geneticas-del-cancer-en-imagenes-de-biopsia","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/saluddigital.com\/en\/big-data\/ia-identifica-firmas-geneticas-del-cancer-en-imagenes-de-biopsia\/","title":{"rendered":"IA identifica firmas gen\u00e9ticas del c\u00e1ncer en im\u00e1genes de biopsia"},"content":{"rendered":"
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Investigadores de Stanford utilizaron IA para predecir la actividad de miles de genes en tumores a trav\u00e9s de datos de im\u00e1genes de biopsias tumorales.<\/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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Determinar el tipo de c\u00e1ncer y su gravedad requiere que los especialistas en patolog\u00eda analicen cortes finos de una biopsia del tumor a trav\u00e9s de un microscopio. Sin embargo, para conocer los cambios gen\u00f3micos que impulsan el crecimiento del tumor, son necesarias pruebas gen\u00f3micas costosas y con procesos que pueden llevar semanas. Por ello investigadores de Stanford Medicine desarrollaron un programa computacional impulsado por inteligencia artificial (IA), capaz de predecir la actividad de miles de genes dentro de las c\u00e9lulas tumorales bas\u00e1ndose en im\u00e1genes microsc\u00f3picas est\u00e1ndar de la biopsia.<\/p>

Este modelo de IA, denominado Cuantificaci\u00f3n de expresi\u00f3n basada en diapositivas utilizando atenci\u00f3n linealizada o SEQUOIA, fue descrito en un estudio publicado en Nature Communications<\/em><\/a>. La investigaci\u00f3n detalla que SEQUOIA fue creado utilizando datos de 7,584 muestras tumorales de 16 tipos diferentes de c\u00e1ncer. Los investigadores demostraron que pod\u00edan utilizar im\u00e1genes de biopsias recopiladas de manera rutinaria para predecir las variaciones gen\u00e9ticas en c\u00e1ncer de mama y para predecir los resultados de los pacientes.<\/p>

\u201cEste tipo de software podr\u00eda utilizarse para identificar r\u00e1pidamente las firmas gen\u00e9ticas en los tumores de los pacientes, acelerando la toma de decisiones cl\u00ednicas y ahorr\u00e1ndole al sistema de salud miles de d\u00f3lares\u201d, dijo el Dr. Olivier Gevaert, profesor de ciencia de datos biom\u00e9dicos y autor principal del art\u00edculo.<\/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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Cada una de las m\u00e1s de 7 mil biopsias se hab\u00edan cortado en secciones finas y se hab\u00edan preparado con el m\u00e9todo de tinci\u00f3n con hematoxilina y eosina, que es el est\u00e1ndar para visualizar el aspecto general de las c\u00e9lulas cancerosas. Luego de que los investigadores integraran nuevas biopsias de c\u00e1ncer y otros conjuntos de datos a SEQUOIA, este modelo puedo predecir los patrones de e expresi\u00f3n de m\u00e1s de 15 mil genes diferentes a partir de las im\u00e1genes te\u00f1idas. El Dr. Gevaert explic\u00f3 que fueron necesarias varias iteraciones para lograr resultados satisfactorios con el rendimiento del modelo.<\/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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Adem\u00e1s, SEQUOIA fue m\u00e1s preciso en la predicci\u00f3n de si se activaron programas gen\u00f3micos grandes, relacionados con el crecimiento celular. Para que los datos fueran f\u00e1ciles de interpretar, el modelo fue programado para mostrar los hallazgos gen\u00e9ticos como un mapa visual de la biopsia del tumor. De esta manera, los cient\u00edficos y los m\u00e9dicos pueden observar c\u00f3mo las variaciones gen\u00e9ticas pueden ser diferentes dependiendo de las \u00e1reas del tumor.<\/p>

Finalmente, para comprobar la utilidad de SEQUOIA en la toma de decisiones cl\u00ednicas, fue probada a trav\u00e9s de MammaPrint, una prueba aprobada por la Administraci\u00f3n de Alimentos y Medicamentos (FDA, en ingl\u00e9s), que analiza los niveles de 70 genes relacionados con el c\u00e1ncer de mama para proporcionar a las pacientes una puntuaci\u00f3n sobre el riesgo de que el c\u00e1ncer aparezca nuevamente. \u201cEl c\u00e1ncer de mama tiene una serie de firmas gen\u00e9ticas muy bien estudiadas que, como se ha demostrado en la \u00faltima d\u00e9cada, est\u00e1n altamente correlacionadas con las respuestas al tratamiento y los resultados de los pacientes\u201d, precis\u00f3 el Dr. Gevaert.\u00a0<\/p>

La investigaci\u00f3n demostr\u00f3 que SEQUOIA podr\u00eda proporcionar el mismo tipo de puntuaci\u00f3n de riesgo que MammaPrint utilizando solamente im\u00e1genes te\u00f1idas de biopsias tumorales. Aunque este modelo no puede utilizarse a\u00fan en un entorno cl\u00ednico, ya que son necesarios ensayos cl\u00ednicos y una potencial aprobaci\u00f3n de la FDA, el equipo de Stanford contin\u00faa mejorando el algoritmo y explorando posibles aplicaciones. \u201cHemos demostrado lo \u00fatil que puede ser esto para el c\u00e1ncer de mama y ahora podemos usarlo para todos los tipos de c\u00e1ncer y observar cualquier firma gen\u00e9tica que exista\u201d, expres\u00f3 el Dr. Gevaert.<\/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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STANFORD<\/strong><\/p>

https:\/\/med.stanford.edu\/news\/all-news\/2024\/11\/cancer-gene-biopsy.html<\/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":"

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