{"id":51091,"date":"2025-01-17T10:07:19","date_gmt":"2025-01-17T16:07:19","guid":{"rendered":"https:\/\/saluddigital.com\/?p=51091"},"modified":"2025-10-17T20:06:20","modified_gmt":"2025-10-18T02:06:20","slug":"herramienta-de-ia-analiza-con-precision-imagenes-medicas-para-deteccion-de-cancer-a-nivel-celular","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/saluddigital.com\/en\/big-data\/herramienta-de-ia-analiza-con-precision-imagenes-medicas-para-deteccion-de-cancer-a-nivel-celular\/","title":{"rendered":"Herramienta de IA analiza con precisi\u00f3n im\u00e1genes m\u00e9dicas para detecci\u00f3n de c\u00e1ncer a nivel celular"},"content":{"rendered":"
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MISO, una herramienta de IA busca, a trav\u00e9s de datos e im\u00e1genes de histolog\u00eda, para encontrar informaci\u00f3n m\u00e1s precisa sobre el c\u00e1ncer y sus posibles tratamientos.<\/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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Una nueva herramienta impulsada por inteligencia artificial (IA) denominada MISO \u2013 Multi-modal Spatial Omics, fue desarrollada por cient\u00edficos de Penn Medicine. MISO es capaz de detectar caracter\u00edsticas a nivel celular a trav\u00e9s de datos de piezas peque\u00f1as de tejidos, tan peque\u00f1as como 400 micr\u00f3metros cuadrados, el equivalente al ancho de cuatro cabellos humanos. La herramienta analiz\u00f3 grandes cantidades de datos, logrando encontrar informaci\u00f3n en los puntos m\u00e1s peque\u00f1os de im\u00e1genes m\u00e9dicas como tomograf\u00edas computarizadas o resonancias magn\u00e9ticas.<\/p>

A study published in Nature Methods<\/em> detalla c\u00f3mo la elaboraci\u00f3n de perfiles moleculares espaciales ha permitido que los investigadores biom\u00e9dicos exploren nuevas oportunidades para entender la relaci\u00f3n entre la localizaci\u00f3n celular y la funci\u00f3n tisular. Los autores explican que modelizar eficazmente los datos \u00f3micos espaciales multimodales es crucial para comprender la complejidad de los tejidos y la biolog\u00eda subyacente.<\/p>

La transcript\u00f3mica espacial puede utilizarse para observar el pixel de una sola imagen y analizar hasta sus 20 o 30 mil puntos de datos. Las resonancias magn\u00e9ticas y las tomograf\u00edas solo tienen un punto de datos por pixel que interpretar, por lo que gracias a la IA los m\u00e9dicos y especialistas pueden captar nueva informaci\u00f3n que de otra manera no ser\u00eda posible.<\/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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Las mejoras en la resoluci\u00f3n espacial han favorecido la creaci\u00f3n de nuevas tecnolog\u00edas capaces de generar datos moleculares espaciales con resoluci\u00f3n subcelular, lo que exige el desarrollo de m\u00e9todos computacionalmente eficientes que puedan manejar los conjuntos de datos a gran escala resultantes.<\/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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\u201cA medida que avanza el campo de la \u00f3mica espacial, se ha hecho posible medir m\u00faltiples modalidades \u00f3micas a partir del mismo corte de tejido, lo que proporciona informaci\u00f3n complementaria y ofrece una visi\u00f3n m\u00e1s completa y perspicaz\u201d, expres\u00f3 el Dr. Mingyao Li, autor principal del estudio y profesor de Bioestad\u00edstica y Patolog\u00eda Digital. \u201cMISO aborda un enorme desaf\u00edo de datos al permitir el an\u00e1lisis simult\u00e1neo de todas las modalidades-\u00f3micas espaciales, as\u00ed como de im\u00e1genes de anatom\u00eda microsc\u00f3pica cuando est\u00e1n disponibles. Es el \u00fanico m\u00e9todo capaz de manejar conjuntos de datos como estos con cientos de miles de c\u00e9lulas por muestra\u201d, agreg\u00f3.<\/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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En este sentido, MISO es un algoritmo vers\u00e1til para la extracci\u00f3n y agrupaci\u00f3n de caracter\u00edsticas, capaz de integrar m\u00faltiples modalidades de diversos experimentos \u00f3micos espaciales con alta resoluci\u00f3n espacial. La investigaci\u00f3n explica que MISO ha demostrado eficacia en m\u00faltiples conjuntos de datos de modalidades de expresi\u00f3n g\u00e9nica, expresi\u00f3n proteica, epigen\u00e9tica, metabol\u00f3mica e histolog\u00eda tisular.<\/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

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MISO ha superado a los m\u00e9todos existentes en la identificaci\u00f3n de dominios espaciales biol\u00f3gicamente relevantes, lo que representa un avance cr\u00edtico en el an\u00e1lisis \u00f3mico espacial multimodal. Asimismo, la eficiencia computacional de esta herramienta es otro de los puntos relevantes de la investigaci\u00f3n, pues MISO garantiza su escalabilidad para manejar grandes conjuntos de datos generados por tecnolog\u00edas \u00f3micas espaciales de resoluci\u00f3n subcelular.<\/p>

Esta herramienta permiti\u00f3 a los investigadores descubrir nueva informaci\u00f3n sobre m\u00faltiples tipos de c\u00e1ncer a partir de datos e im\u00e1genes de tejidos donados por pacientes. Por ejemplo, sobre el c\u00e1ncer de vejiga, los investigadores pudieron detectar un grupo especializado de c\u00e9lulas responsables de la formaci\u00f3n de estructuras linfoides terciarias, vinculadas a una mejor respuesta a la inmunoterapia. Asimismo, sobre el c\u00e1ncer g\u00e1strico, MISO logr\u00f3 diferenciar entre c\u00e9lulas cancerosas y la mucosa interior del tejido.<\/p>

Acerca del c\u00e1ncer colorrectal, MISO favoreci\u00f3 la identificaci\u00f3n de distintas subclases de c\u00e9lulas cancerosas que ayudaron a comprender c\u00e9lulas malignas que componen uno o varios tumores. Por otro lado, MISO tambi\u00e9n fue utilizado para analizar las estructuras de tejidos cerebrales no cancerosos.<\/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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NATURE <\/strong><\/p>

https:\/\/www.nature.com\/articles\/s41592-024-02574-2<\/a><\/p>

PENN MEDICINE<\/strong><\/p>

https:\/\/www.pennmedicine.org\/news\/news-releases\/2025\/january\/ai-analyzes-30k-data-points-per-pixel-in-cancer-search<\/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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