Los científicos están desarrollando una nueva herramienta diagnóstica para diversos tipos de cánceres de pecho

Los científicos están desarrollando una nueva manera de determinar las “huellas dactilares químicas únicas” para diversos tipos de cánceres de pecho.

Estas nuevas huellas químicas serán utilizadas para entrenar al software del AI - crear una nueva herramienta para la diagnosis rápida y exacta de los cánceres de pecho.

Las personas de investigadores de la universidad de Lancaster y la confianza del asiento de Airedale NHS están utilizando una técnica analítica química especializada llamada espectroscopia de Raman en biopsias para determinar la estructura molecular de diversos tipos de cáncer de pecho, así como variaciones dentro de cada grupo de la célula cancerosa.

El análisis de Raman puede ofrecer la información en tiempo real en las células y se puede utilizar para verificar cómo las células son de comportamiento, que se extienden y emergentes a otra parte en la carrocería.

Después de determinar las huellas dactilares químicas de las células cancerosas del pecho, y de observar cómo cambian, los investigadores utilizaron esta información para entrenar a algoritmos de aprendizaje complejos de máquina para determinar cuatro subtipos del cáncer.

Los algoritmos predijeron con éxito las configuraciones diagnósticas para cada subtipo con un de alto nivel de la exactitud que colocaba entre el 70 por ciento y el 100 por ciento.

Las versiones similares de estos algoritmos se han utilizado previamente para determinar otras formas de caners y de enfermedades tales como cánceres de la piel, orales y de pulmón.

El escenario siguiente de la investigación observará que crea las bases de datos de las estructuras químicas de muchos más diversos tipos de células cancerosas del pecho y de las formas que pueden tomar.

Estas bases de datos entonces serán utilizadas para entrenar a algoritmos inteligentes más artificiales usando el aprendizaje de máquina - eventual llevando a una nueva herramienta diagnóstica para sentarse junto a mamogramas y a exploraciones de MRI.

Los nuevos algoritmos prometen ofrecer la información rápida para ayudar a especialistas médicos a hacer una diagnosis más rápida.

Además, la aproximación ayudará a determinar el estado de la enfermedad en los diversos puntos en su progresión y llegará a ser crítica en proyectar la aproximación terapéutica de pacientes individuales.

Profesor Ihtesham Rehman, silla en bioingeniería en la universidad de Lancaster y el autor mayor del estudio, dijo:

Esta investigación es un paso importante en desarrollar una nueva manera de determinar las estructuras químicas de diversos tipos de cánceres de pecho. Hemos podido utilizar estos “tomamos las huellas dactilares” para desarrollar los algoritmos complejos que pueden exacto determinar las células de cuatro diversos tipos de tipos del cáncer.”

La “espectroscopia vibratoria combinada con la minería de datos y el aprendizaje de máquina tiene el potencial de ofrecer un análisis en tiempo real en muestras biológicas, incluyendo cáncer, con exactitud excelente - crear una nueva herramienta potente para sentarse junto a técnicas existentes y las ayudas de especialistas médicos entregan la diagnosis exacta y oportuna para sus pacientes, y para vigilar la progresión de la enfermedad.”

La investigación se ha contorneado en de “diagnósticos avance de papel del cáncer con inteligencia artificial y espectroscopia: determinando cambios químicos se asoció al cáncer de pecho”, que se ha publicado en la revista experta del gorrón de diagnósticos moleculares.

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.