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o dispositivo AI-permitido detecta se a quimioterapia visada está trabalhando

Um dispositivo portátil novo que utilize a inteligência artificial (AI) e os biosensors pode ràpida detectar se as células cancerosas prosperam após o tratamento de quimioterapia.

Uma equipe dos pesquisadores na universidade de Rutgers projectou um dispositivo portátil novo que tivesse até 95,9 por cento eficazes e exactos em contar células cancerosas vivas quando passam através de determinados eléctrodos. Esta maneira, doutores pode considerar se o tratamento de quimioterapia visado era eficaz.

Publicado nos microsistemas & no Nanoengineering do jornal, os alvos do estudo para planejar um método novo e simples para avaliar ràpida a eficácia da droga na terapia visada do cancro da quimioterapia, onde as drogas anticancerosas são conjugadas aos anticorpos que os marcadores de superfície do alvo em células cancerosas.

Esta imagem mostra seis dispositivos com biosensors para detectar se uma célula cancerosa está viva quando passa através de um furo minúsculo para líquidos. Os dispositivos cabidos em uma parte de 3 polegadas de largura de vidro. Crédito de imagem: Zhongtian Lin
Esta imagem mostra seis dispositivos com biosensors para detectar se uma célula cancerosa está viva quando passa através de um furo minúsculo para líquidos. Os dispositivos cabidos em uma parte de 3 polegadas de largura de vidro. Crédito de imagem: Zhongtian Lin

Tratamento contra o cancro visado

O cancro continua a ser uma das causas de condução da mortalidade e da morte através do globo. As opções principais do tratamento para o cancro são cirurgia, radioterapia, quimioterapia, terapia hormonal, terapia visada, e cuidado paliativo.

O tratamento do cancro envolve frequentemente usar drogas para matar as pilhas do tumor. Contudo, a quimioterapia mata as células cancerosas e as pilhas saudáveis, causando diversos efeitos secundários tais como problemas e a queda de cabelo gastrintestinais sérios.

Por outro lado, as drogas anticancerosas visadas dos usos de uma aproximação da quimioterapia mas somente as pilhas do tumor são matadas. A aproximação causa efeitos mínimos em pilhas saudáveis, conduzindo a uma eficácia mais alta e a uns poucos efeitos secundários.

É importante desenvolver agentes novos e ferramentas diagnósticas para prever a resposta paciente na terapia visada.

Dispositivo novo para detectar células cancerosas vivas após o tratamento

Após uma terapia visada, não há um modo eficaz determinar se todas as células cancerosas foram erradicadas. Agora, a equipe construiu uma plataforma portátil que pudesse prever se os pacientes responderão eficazmente ao tratamento de quimioterapia visado.

Para construir o dispositivo, usaram o AI e biosensors avançados, para analisar pequenas quantidades de líquidos para detectar se as células cancerosas são responsivas ou resistentes a determinadas drogas da quimioterapia.

O dispositivo pode fornecer resultados imediatos, alertando para tratamentos pacientes particularizados e ao mesmo tempo, a detecção e a gestão melhoradas do cancro. Com suas características, verifica ràpida pilhas sem ter que manchar as, a análise molecular aumentada de permissão e resultados imediatos.

Presentemente, há os dispositivos que podem detectar células cancerosas de prosperidade após o tratamento, mas dependem de esticar as pilhas.

Para testar o dispositivo, usaram as amostras da célula cancerosa tratadas com as várias concentrações anticancerosas visadas da medicina. O dispositivo podia detectar se há uma célula cancerosa viva baseada na SHIFT em suas propriedades elétricas porque passa através de um furo fluidic pequeno.

Os pesquisadores planeiam testar o dispositivo em amostras do tumor dos pacientes e esperançosamente, o dispositivo pode ser utilizado para testar terapias do cancro em amostras pacientes do tumor, antes que todo o tratamento esteja iniciado.

Neste trabalho nós construímos um dispositivo capaz ràpida de analisar a viabilidade da pilha sem manchar das pilhas, que permite uma análise molecular a jusante mais adicional,” os autores concluídos.

“Comparou às técnicas ópticas para a análise etiqueta-livre da viabilidade da pilha, nosso método novo pode ràpida analisar a viabilidade da pilha com custo mínimo. Nós prevemos usar este dispositivo como um diagnóstico do ponto--cuidado para avaliar a resposta paciente e personalização da terapêutica,” adicionaram.

A equipe dos pesquisadores, dirigida por Joseph Bertino, um professor na Faculdade de Medicina de madeira de Rutgers Robert Johnson e em um pesquisador residente no instituto do cancro de Rutgers de New-jersey, desenvolveu anteriormente uma opção do tratamento que pudesse visar células cancerosas, como o mieloma múltiplo, carcinomas epiteliais, e o linfoma da B-pilha.

A aproximação usa uma droga da quimioterapia que os ligamentos às pilhas de um tumor do anticorpo tão somente sejam detectados e visados. Isto ajuda a minimizar a interacção com o não-cancro ou as pilhas saudáveis, reduzindo a ocorrência de efeitos secundários sérios.

“As tecnologias novas como esta podem realmente ter um impacto positivo no padrão--cuidado e o resultado nas economias de gastos para ambos os fornecedores de serviços de saúde e pacientes,” Bertino explicou.

Cancro pelos números

Cada ano, a sociedade contra o cancro americana calcula o número de exemplos novos e de mortes do cancro nos Estados Unidos. Encontraram que 1.762.450 exemplos novos do cancro e 606.880 mortes do cancro estão calculados para ocorrer no país em 2019. Total, a taxa de mortalidade do cancro diminuiu entre 1991 e 2016 perto tanto quanto 27 por cento. Em 2012, havia 14,1 milhão novos casos e 8,2 milhão mortes cancro-relacionadas através do globo.

Os formulários os mais comuns do cancro são cancro da mama, cancro do pulmão e do brônquio, cancro dos dois pontos ou do recto, cancro da próstata, cancro de bexiga, melanoma (cancro de pele), cancro da pelve renal, linfoma non-Hodgkin, cancro do rim, leucemia, cancro do pâncreas, cancro de tiróide, cancro do fígado, e cancro endometrial.

Journal reference:

Toward point-of-care assessment of patient response: a portable tool for rapidly assessing cancer drug efficacy using multifrequency impedance cytometry and supervised machine learning, Karan Ahuja, Gulam M. Rather, Zhongtian Lin, Jianye Sui, Pengfei Xie, Tuan Le, Joseph R. Bertino & Mehdi Javanmard, Microsystems & Nanoengineeringvolume 5, Article number: 34 (2019), DOI: 10.1038/s41378-019-0073-2, https://www.nature.com/articles/s41378-019-0073-2

Angela Betsaida B. Laguipo

Written by

Angela Betsaida B. Laguipo

Angela is a nurse by profession and a writer by heart. She graduated with honors (Cum Laude) for her Bachelor of Nursing degree at the University of Baguio, Philippines. She is currently completing her Master's Degree where she specialized in Maternal and Child Nursing and worked as a clinical instructor and educator in the School of Nursing at the University of Baguio.

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