Investigadores de la Universidad McGill (Canadá) acaban de desarrollar una nueva herramienta de inteligencia artificial (IA) capaz de detectar marcadores de enfermedades invisibles dentro de células individuales, abriendo la perspectiva de un diagnóstico más temprano y opciones de tratamiento más precisas para los pacientes.
La herramienta, denominada DOLPHIN, se describe en un estudio publicado en la revista Nature Communications. Según los autores, este método podría ayudar a los médicos a reducir el ensayo y error en el tratamiento, identificando la terapia más adecuada para cada paciente.
Los marcadores de enfermedad a menudo aparecen como cambios sutiles en la expresión del ARN, que reflejan la presencia, la gravedad o la respuesta al tratamiento de la enfermedad.
Los métodos de análisis tradicionales solo resumen a nivel genético, ocultando muchas señales importantes. DOLPHIN utiliza IA para analizar en detalle cómo se conectan entre sí pequeños segmentos llamados exones, revelando así marcadores genéticos que se habían pasado por alto.
"Los genes no son solo un bloque, sino más bien como piezas de Lego compuestas de muchas piezas pequeñas. Al observar cómo se conectan las piezas, nuestra herramienta descubre importantes marcadores de enfermedades que durante mucho tiempo se han pasado por alto", afirmó el autor principal, Kailu Song, estudiante de doctorado.
En un ensayo, DOLPHIN analizó datos de células individuales de pacientes con cáncer de páncreas y detectó más de 800 marcadores de enfermedad que las herramientas convencionales no detectaban.
Gracias a ello, el sistema puede distinguir entre pacientes con cáncer de rápido progreso y alto riesgo y aquellos con afecciones más leves, una información clave que ayuda a los médicos a elaborar regímenes de tratamiento adecuados.
Además de su valor de aplicación inmediata, el proyecto también sienta las bases para el objetivo a largo plazo de construir un modelo de célula virtual.
Los perfiles de células individuales detallados generados por DOLPHIN pueden servir para simular el comportamiento celular y la respuesta a los medicamentos, antes de ingresar al laboratorio o a las pruebas clínicas, ahorrando tiempo y costos significativos.
El equipo de investigación dijo que el próximo paso será ampliar la aplicación de esta herramienta a millones de células, creando así modelos celulares virtuales más precisos en el futuro.
Fuente: https://www.vietnamplus.vn/dot-pha-ai-phat-hien-hang-tram-dau-an-ung-thu-vo-hinh-post1067476.vnp
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