Os cientistas estão desenvolvendo uma ferramenta diagnóstica nova para tipos diferentes de cancro da mama

Os cientistas estão desenvolvendo uma maneira nova de identificar as “impressões digitais químicas originais” para tipos diferentes de cancro da mama.

Estas pegadas químicas novas serão usadas para treinar o software do AI - criar uma nova ferramenta para o diagnóstico rápido e exacto dos cancro da mama.

A equipe dos pesquisadores da universidade de Lancaster e a confiança da fundação de Airedale NHS estão usando uma técnica analítica química especializada chamada espectroscopia de Raman em biópsias para identificar a estrutura molecular de tipos diferentes de cancro da mama, assim como variações dentro de cada grupo da célula cancerosa.

A análise de Raman pode fornecer a informação do tempo real em pilhas e pode ser usada para verificar como as pilhas são de comportamento, de espalhamento e emergentes em outra parte no corpo.

Após ter identificado as impressões digitais químicas de pilhas de cancro da mama, e ter observado como mudam, os pesquisadores usaram esta informação para treinar algoritmos de aprendizagem complexos da máquina para identificar quatro subtipos do cancro.

Os algoritmos previram com sucesso testes padrões diagnósticos para cada subtipo com um nível elevado de precisão que varia entre 70 por cento e 100 por cento.

As versões similares destes algoritmos têm sido usadas previamente para identificar outros formulários dos caners e das doenças tais como câncers pulmonares da pele, os orais e.

A fase seguinte da pesquisa olhará criadora bases de dados das estruturas químicas de muito mais tipos diferentes de pilhas de cancro da mama e dos formulários que podem tomar.

Estas bases de dados serão usadas então para treinar uns algoritmos inteligentes mais artificiais usando a aprendizagem de máquina - eventualmente conduzindo a uma ferramenta diagnóstica nova para sentar-se ao lado dos mamogramas e das varreduras de MRI.

Os algoritmos novos prometem fornecer a informação rápida para ajudar especialistas médicos a fazer um diagnóstico mais rápido.

Além, a aproximação ajudará a determinar o estado da doença em vários pontos em sua progressão e tornar-se-á crítica em planear a aproximação terapêutica de pacientes individuais.

O professor Ihtesham Rehman, cadeira na tecnologia biológica na universidade de Lancaster e no autor superior do estudo, disse:

Esta pesquisa é uma etapa importante em desenvolver uma maneira nova de identificar as estruturas químicas de tipos diferentes de cancro da mama. Nós pudemos usar estes “tomamos as impressões digitais” para desenvolver os algoritmos complexos que podem exactamente identificar pilhas de quatro tipos diferentes de tipos do cancro.”

“A espectroscopia vibracional combinada com a mineração de dados e a aprendizagem de máquina tem o potencial oferecer uma análise do tempo real nas amostras biológicas, incluindo o cancro, com precisão excelente - criar uma nova ferramenta poderosa para sentar-se ao lado das técnicas existentes e ajudar especialistas médicos entregam o diagnóstico exacto e oportuno para seus pacientes, e para monitorar a progressão da doença.”

A pesquisa foi esboçada “nos diagnósticos de avanço de papel do cancro com inteligência artificial e espectroscopia: identificando mudanças químicas associou com o cancro da mama”, que foi publicado na revisão perita do jornal de diagnósticos moleculars.

Source:
Journal reference:

Talari, A. C. S. et al. (2019) Advancing cancer diagnostics with artificial intelligence and spectroscopy: identifying chemical changes associated with breast cancer. Expert Review of Molecular Diagnostics. doi.org/10.1080/14737159.2019.1659727.