A través de la visualización celular habilitada por el ML, los científicos rastrearon la fuente del cáncer

A través de la visualización celular habilitada por el ML, los científicos rastrearon la fuente del cáncer

Con estadísticas que muestran 17 millones de casos de cáncer el año pasado, la enfermedad se ha convertido en un problema mundial. Según el estudio de la revista UK Cancer Research Magazine, existe la posibilidad de que 27,5 millones de nuevos casos surjan cada año para el 2040. En medio de esto, gracias a los avances científicos y a las tecnologías de IA, es más probable que el cáncer se detecte en una etapa mucho más temprana que antes.

Ryan Schoenfeld, vicepresidente de investigación científica de la Fundación Mark para la Investigación del Cáncer, una filantropía con sede en la ciudad de Nueva York, dijo: «La IA nunca va a reemplazar completamente a los médicos, pero los investigadores han hecho avances impresionantes en el desarrollo de la IA que se especializa en tareas particulares, como la lectura de imágenes de tomografías computarizadas o diapositivas de patología». Espero que sigamos viendo más avances en esta área».

¡Así que sí! El siguiente paso del avance de la IA está aquí para luchar contra el cáncer. Los científicos están usando algoritmos de IA para mapear 10 mil millones de células del cuerpo humano en un esfuerzo por descubrir cómo surge la vida del embrión, o cómo se manifiestan enfermedades como el cáncer.

Según Dana Pe$0027er, actual presidente y profesor de biología computacional y de sistemas en el Memorial Sloan Kettering Cancer Center, la ML puede ser utilizada como una caja de herramientas para construir el Atlas de Células Humanas. Para ello, se convierten los datos de miles de millones de células de muestras de tejido en mapas tridimensionales que ayudan a los científicos a visualizar los cuerpos humanos a nivel granular.

A través de este mapeo tridimensional de las células, los científicos han logrado rastrear la fuente de la leucemia linfoblástica aguda. Es el cáncer más común en los niños y a un tipo de célula rara que sólo emerge en 7 de cada 10.000 células. Según Pe$0027er, la visualización de los datos también ha permitido a los investigadores descubrir cómo una sola mutación en una célula pancreática puede conducir al cáncer.

Esta mutación engaña al sistema inmunológico del cuerpo humano y ya no puede defenderse contra el cáncer. La información recibida de esta técnica de visualización de datos puede ayudar a los científicos a desarrollar nuevas drogas y métodos para frenar enfermedades como el cáncer. También les ayudará a acelerar los ensayos clínicos.

Según Pe$0027er, el desarrollo del Atlas de Células Humanas servirá como una referencia saludable para la cartografía de enfermedades. Lo consideró como un $0027patio de recreo de tierra de caramelo$0027 para los biólogos.

Sin embargo, las técnicas facilitadas por los algoritmos de ML tienen más éxito en el modelado de patrones comunes en los datos, que en la revelación de cualquier comportamiento anómalo.

Los científicos que trabajan en esta técnica, creen que los valores atípicos son a menudo cruciales y su objetivo no es predecir sino comprender los problemas biológicos a través de la tecnología.

Para recordar, la IA desarrollada en la Clínica Cleveland emplea la ML para combinar exploraciones médicas e historias clínicas electrónicas (EHR) que ayudan a generar dosis de radioterapia personalizadas para pacientes con cáncer. Mediante el uso de los datos de imágenes médicas del paciente y los factores de riesgo clínicos, el modelo de IA desarrolla una dosis de radiación única para cada paciente que puede ayudar a minimizar los efectos secundarios negativos para los pacientes y reducir los fracasos del tratamiento a menos del 5 por ciento.

Como podemos ver, las innovaciones de la ciencia médica se mueven a varios niveles para combatir el cáncer, que era una enfermedad misteriosa hace décadas. Los expertos de todo el mundo creen que las tecnologías disruptivas, contemporáneas a la IA, continuarán aportando soluciones revolucionarias, a diversas enfermedades, que tienen más probabilidades de aumentar la esperanza de vida de la población.

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