Las células cancerosas fueron expuestas a partículas de diferentes tamaños y analizadas mediante algoritmos de aprendizaje automático
Redacción
Un estudio innovador ha desarrollado un método que fusiona la nanoinformática y el aprendizaje automático para prever con precisión el comportamiento de las células cancerosas, facilitando la identificación de subpoblaciones celulares con características específicas, como la sensibilidad a medicamentos y el potencial metastásico.
Esta investigación, realizada por la Universidad Hebrea de Jerusalén y publicada en ‘Science Advances’, podría revolucionar el diagnóstico y tratamiento del cáncer.
Así como también mejorar la medicina personalizada al permitir pruebas rápidas y precisas del comportamiento celular a partir de biopsias y desarrollando nuevas pruebas clínicas para monitorear la progresión de la enfermedad y la efectividad de los tratamientos.
Esta investigación está dirigida por el estudiante de doctorado Yoel Goldstein y la profesora Ofra Benny, en colaboración con el profesor Tommy Kaplan, jefe del Departamento de Biología Computacional de la Facultad de Ingeniería e Informática de la Universidad Hebrea.
En la fase inicial del la investigación, las células cancerosas fueron expuestas a partículas de diferentes tamaños, cada una identificada por un color único. Yoel Goldstein explicó que el método es innovador en su capacidad para diferenciar entre células cancerosas que parecen idénticas pero se comportan de manera diferente a nivel biológico.
sta precisión se logra mediante el análisis algorítmico de cómo las células absorben las micro y nanopartículas. Ser capaz de recopilar y analizar nuevos tipos de datos abre nuevas posibilidades para el campo, con el potencial de transformar el tratamiento clínico y el diagnóstico mediante el desarrollo de nuevas herramientas.
La cantidad precisa de partículas consumidas por cada célula fue cuantificada. Posteriormente, algoritmos de aprendizaje automático analizaron estos patrones de absorción para predecir comportamientos celulares críticos, como la sensibilidad a fármacos y el potencial metastásico.
Las herramientas actuales para predecir y detectar el cáncer a menudo carecen de precisión y eficiencia. Métodos tradicionales, como exploraciones por imágenes y biopsias de tejido, pueden ser invasivos, costosos y consumir mucho tiempo, provocando retrasos en el tratamiento y posibles diagnósticos erróneos.
Es posible que estos enfoques no capten la naturaleza dinámica de la progresión del cáncer y pueden dar lugar a conocimientos limitados sobre el comportamiento de la enfermedad a nivel celular.
En consecuencia, los pacientes pueden experimentar retrasos en el diagnóstico, resultados del tratamiento subóptimos y un aumento de la angustia psicológica.
Este estudio subraya la necesidad urgente de herramientas de diagnóstico más efectivas y no invasivas.
El avance logrado por los investigadores de la Universidad Hebrea representa un paso significativo en la medicina personalizada, proporcionando esperanza para estrategias de tratamiento más efectivas y personalizadas para pacientes con cáncer.
Además, estos métodos pueden no capturar la naturaleza dinámica del cáncer y proporcionar una visión limitada del comportamiento de la enfermedad a nivel celular. Esta situación puede llevar a que los pacientes sufran retrasos en el diagnóstico, resultados subóptimos del tratamiento y una mayor angustia psicológica.
La investigación de la Universidad Hebrea destaca la importancia de las nuevas tecnologías en la mejora de la precisión diagnóstica y la eficiencia en el tratamiento del cáncer.
La combinación de nanoinformática y aprendizaje automático ofrece una nueva esperanza para la medicina personalizada, permitiendo predicciones rápidas y precisas del comportamiento celular y el desarrollo de pruebas clínicas innovadoras.
Este avance podría revolucionar la forma en que se diagnostica y trata el cáncer, proporcionando a los pacientes mejores resultados y una mayor calidad de vida.
Fuente: cinconoticias
