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Uso de las patologías de Digitaces en el revelado de la droga

La patología de Digitaces está facilitando la distribución de datos entre los granes números de laboratorios independientes en todo el mundo, el avance de descubrimiento de la droga y del revelado, la ayuda perfeccionar las opciones farmacéuticas disponibles para la gente con una variedad de enfermedades, y la ayuda de la progresión del remedio de la precisión.

Revelado de la droga

Haber de imagen: Gorodenkoff/Shutterstock.com

Compartiendo ayudas de los datos desarrolle las terapias efectivas

El revelado de la droga confía pesado en la investigación tejido-basada para permitir a nuevas aproximaciones terapéuticas ser diseñado más efectivo al objetivo y para tratar una amplia gama de enfermedades.

En estudiar las muestras de tejido recogidas del área afectada por la enfermedad, los científicos pueden ganar la información valiosa sobre la eficacia de un tratamiento determinado. Las imágenes se pueden analizar por los patólogos especializados que pueden determinar los niveles de toxicidad que la terapia ha ejercido en la actividad de la enfermedad.

La patología de Digitaces es la práctica de digitalizar imágenes de las muestras de tejido recogidas por los microscopios, de cargarlos por teletratamiento, de manejarlos y de analizar, y de compartirlos con una comunidad ancha de patólogos.

Las ventajas de este proceso son abundantes. Para el revelado de la droga, ayuda a médicos y los científicos que trabajan en diversos campos tales como oncología, toxicología preclínica, patología anatómica médica, y patología veterinaria acceden a un gran número de imágenes referentes a la enfermedad que están investigando.

De este modo, los expertos que trabajan en estos campos tienen acceso a mucho más datos sobre su enfermedad, y por lo tanto, esté más bien equipado diseñar tratamientos efectivos.

Abajo, exploramos las maneras mayores de las cuales la patología digital beneficia al revelado de la droga:

Perfeccionar eficiencia

La patología tradicional es limitada por las barreras de la distancia geológica, de la subjetividad humana, y de la comunicación de la cruz-disciplina. Estas barreras evitan que la patología alcance su eficiencia óptima.

La geografía previene a los científicos de todo el mundo que tienen acceso a los datos de cada uno, por lo tanto limitando su conocimiento, y haciendo la progresión del revelado de la droga lenta.

La subjetividad humana significa que una pequeña parte de análisis conducto por los patólogos sucumben al desvío humano, que puede retrasar el revelado de la droga animando la búsqueda de guías falsos o rechazando una droga potencialmente efectiva.

La patología de Digitaces vence estas limitaciones. Primero, permite que los científicos en las áreas remotas del mundo conecten y que compartan datos. Esto da lugar a un centro común de la información enorme fácilmente disponible a los científicos sin importar su situación, permitiéndoles hacer predicciones y modelos más exactos con respecto a substancias con valor terapéutico potencial.

También permite a científicos múltiples trabajar colaborativo para las diversas situaciones globales. Esto significa que los expertos pueden ser llamados en trabajo sobre el mismo proyecto sin la necesidad del viaje costoso y que toma tiempo.

Después, el software usado en patología digital habilita el análisis automatizado de muestras, que reduce los desvíos hechos con el juicio humano. También, porque los científicos múltiples pueden analizar imágenes juntas, hay una reducción en la subjetividad que puede llevar de otra manera al análisis incorrecto.

Finalmente, la patología digital permite que los científicos conecten con los expertos en su campo. Esto puede ayudar a reforzar la innovación y a ayudar a crecer conocimiento en laboratorios donde está más menor el estado mayor.

Puesta al día del flujo de trabajo

Los procesos implicados en patología digital están ajustando el flujo de trabajo que se ha establecido en patología tradicional. En patología digital los científicos primero conducto la proyección de imagen entera de la diapositiva, que no es procedimiento estándar en los métodos tradicionales que se limitan en el campo visual que ella puede capturar. En patología digital, la diapositiva de cristal entera se puede capturar en una única imagen.

La captura de siguiente de la imagen, tiempo es necesaria explorar y cargar por teletratamiento las imágenes en el software usado en patología digital. Los gracias a la automatización, esta parte del proceso pueden ser rápidos, explorando una diapositiva de 15m m x de 15m m en áspero dos minutos.

Los resultados de esto cambian en el revelado de la droga de la ventaja del flujo de trabajo en que liberan hacia arriba a técnicos de laboratorio para trabajar en tareas más valiosas. Esto permite a la mano de obra del laboratorio dedicarse a las tareas que pueden ser más fructuosas en el proceso de desarrollo de la droga, tal como colaboración con otros científicos en el análisis de la reacción de la droga a los tejidos patológicos.

Además, es esta exploración de diapositivas que ha habilitado la creación de una base de datos en línea extensa de las imágenes que están permitiendo que los científicos llegaran hasta una gran cantidad de datos relacionados con su campo de estudio.

Remedio de la precisión

El remedio de la precisión es la aproximación médica de intentar proveer de pacientes el tratamiento modificado para requisitos particulares. El remedio de la precisión apunta adaptar tratamientos médicos, prácticas, y decisiones a las necesidades del paciente individual y de su caso específico.

Mientras que aún en su infancia, el mercado global del remedio de la precisión fue valorado ya en $38,92 mil millones en 2015. Los expertos predicen que crecerá rápidamente entre 2015 hasta el 2022 en un CAGR de 12,48%, alcanzando un valor de $88,64 mil millones en 2022.

Este incremento, en parte, está siendo facilitado por patología digital. Sus procesos de usar imágenes de diapositiva enteras y de compartir datos con una comunidad ancha de científicos están ayudando a entender comportamiento de la enfermedad en el nivel del individuo. Esto está ayudando a científicos a informar a sus decisiones basadas en el individuo y a desarrollar las drogas personalizadas.

Fuentes:

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Last Updated: Mar 30, 2020

Sarah Moore

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Sarah Moore

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