Utilizamos cookies para comprender de qué manera utiliza nuestro sitio y para mejorar su experiencia. Esto incluye personalizar el contenido y la publicidad. Para más información, Haga clic. Si continua usando nuestro sitio, consideraremos que acepta que utilicemos cookies. Política de cookies.

LabMedica

Deascargar La Aplicación Móvil
Noticias Recientes Expo COVID-19 Química Clínica Diagnóstico Molecular Hematología Inmunología Microbiología Patología Tecnología Industria Focus

Microscopía de fluorescencia combinada con IA permite detección de tumores en etapas tempranas

Por el equipo editorial de LabMedica en español
Actualizado el 02 Jan 2024
Print article
Imagen: El nuevo método y el uso de la IA podrían mejorar el diagnóstico de tumores (Fotografía cortesía de 123RF)
Imagen: El nuevo método y el uso de la IA podrían mejorar el diagnóstico de tumores (Fotografía cortesía de 123RF)

Detectar el cáncer en el cuerpo o monitorearlo durante la terapia suele ser un proceso que requiere mucho tiempo y que a menudo se lleva a cabo en fases posteriores, cuando los signos se hacen evidentes. Los investigadores que se dedican a la investigación del cáncer buscan continuamente técnicas confiables y sensibles para detectar un tumor en desarrollo en una etapa muy temprana y controlar de cerca el éxito o el fracaso de la terapia contra el cáncer. Por lo tanto, un avance en el diagnóstico temprano del cáncer es un avance significativo. Los investigadores han logrado un gran avance con el desarrollo de una prueba para el diagnóstico precoz del cáncer.

Investigadores del Instituto Paul Scherrer (Würenlingen, Suiza) han demostrado que los cambios en la organización del núcleo celular de determinadas células sanguíneas pueden indicar de forma fiable la presencia de un tumor en el cuerpo. Utilizando microscopía de fluorescencia, el equipo examinó la cromatina de estas células sanguíneas: ADN empaquetado en una estructura compleja. Analizaron alrededor de 200 características diferentes, incluida la textura externa, la densidad de empaquetamiento y el contraste de la cromatina en linfocitos o monocitos. Introdujeron imágenes microscópicas de participantes sanos y enfermos en un sistema de inteligencia artificial (IA) y emplearon un "aprendizaje supervisado" para enseñar al software las diferencias conocidas.

En la siguiente fase de "aprendizaje profundo", el algoritmo identificó automáticamente diferencias entre células "sanas" y "enfermas" que no son perceptibles para el ojo humano. Esta técnica permitió a los científicos distinguir entre individuos sanos y aquellos con cáncer con aproximadamente un 85 % de precisión. También pudieron identificar correctamente el tipo de enfermedad tumoral: melanoma, glioma o tumor de cabeza y cuello. Esta nueva técnica, basada en la cromatina de las células sanguíneas, es potencialmente aplicable a varios tipos de cáncer y no se limita únicamente al seguimiento de la terapia de protones. También podría ser relevante para otras formas de terapia, incluida la radioterapia, la quimioterapia y la cirugía, aunque se necesita más investigación para confirmar estas aplicaciones.

"Esta es la primera vez que alguien, en todo el mundo, ha logrado esto", dijo GV Shivashankar, jefe del Laboratorio de Biología a Nanoescala de PSI, quien dirigió el equipo de investigación.

Enlaces relacionados:
Instituto Paul Scherrer

Miembro Oro
CONTROL DE CALIDAD DE TROPONINA T
Troponin T Quality Control
Verification Panels for Assay Development & QC
Seroconversion Panels
New
Luteinizing Hormone Assay
DRG LH-Serum ELISA Kit
New
HbA1c Test
HbA1c Rapid Test

Print article

Canales

Química Clínica

ver canal
Imagen: la QIP-MS podría predecir y detectar la recaída del mieloma más temprano en comparación con las técnicas utilizadas actualmente (foto cortesía de Adobe Stock)

Monitorización con espectrometría de masas predice e identifica recaída temprana del mieloma

El mieloma, un tipo de cáncer que afecta la médula ósea, es actualmente incurable, aunque muchos pacientes pueden vivir más de 10 años tras el diagnóstico.... Más

Inmunología

ver canal
Imagen: la prueba de células madre del cáncer puede elegir con precisión tratamientos más efectivos (fotografía cortesía de la Universidad de Cincinnati)

Prueba de células madre predice resultado del tratamiento en cáncer de ovario resistente al platino

El cáncer de ovario epitelial suele responder inicialmente a la quimioterapia, pero con el tiempo, el tumor desarrolla resistencia a la terapia, lo que provoca su recrecimiento. Esta resistencia... Más

Microbiología

ver canal
Imagen: el ensayo de laboratorio en tubo podría mejorar los diagnósticos de TB en áreas rurales o limitadas por recursos (foto cortesía de la Universidad de Tulane/Kenny Lass)

Dispositivo portátil ofrece resultados de tuberculosis económico y rápido

La tuberculosis (TB) sigue siendo la enfermedad infecciosa más mortal a nivel mundial, afectando a aproximadamente 10 millones de personas al año. En 2021, alrededor de 4,2 millones de casos... Más

Tecnología

ver canal
Imagen: el chip de autoevaluación del VIH-1 será capaz de detectar selectivamente el VIH en muestras de sangre entera (foto cortesía de Shutterstock)

Tecnología de microchip desechable podría detectar selectivamente VIH en muestras de sangre completa

A finales de 2023, aproximadamente 40 millones de personas en todo el mundo vivían con VIH, y alrededor de 630.000 personas murieron por enfermedades relacionadas con el sida ese mismo año.... Más