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La nueva laboratorio-en-uno-viruta puede ayudar a estudiar heterogeneidad del tumor, perfecciona terapias del cáncer

Los ingenieros eléctricos, los informáticos y los ingenieros biomédicos en la Universidad de California, Irvine han creado una nueva laboratorio-en-uno-viruta que puede ayudar a estudiar heterogeneidad del tumor para reducir resistencia a las terapias del cáncer.

En un papel publicó hoy en biosistemas avanzados, los investigadores describen cómo combinaron la impresión de la inyección de tinta de la inteligencia artificial, del microfluidics y del nanoparticle en un dispositivo que habilita el examen y la diferenciación de cánceres y de tejidos sanos en el nivel unicelular.

La “heterogeneidad de la célula cancerosa y del tumor puede llevar a la resistencia terapéutica creciente y los resultados contrarios para diversos pacientes,” dijo al autor importante Kushal Joshi, estudiante de tercer ciclo anterior de UCI en la ingeniería biomédica. El biochip nuevo de las personas aborda este problema permitiendo la caracterización exacta de una variedad de células cancerosas de una muestra.

El análisis unicelular es esencial determinar y clasificar tipos del cáncer y estudiar heterogeneidad celular. Es necesario entender el lanzamiento, la progresión y la metástasis del tumor para diseñar mejores drogas del tratamiento contra el cáncer. La mayor parte de las técnicas y las tecnologías usadas tradicionalmente para estudiar el cáncer son sofisticadas, abultadas, costosas, y para requerir operadores altamente entrenados y tiempos de preparación largos.”

Rahim Esfandyarpour, co-autor y profesor adjunto, departamento del estudio de la ingeniería eléctrica y de la ingeniería de informática y biomédica

Él dijo que su grupo venció estos retos combinando técnicas de aprendizaje de máquina con la impresión de la inyección de tinta y la tecnología accesibles del microfluidics para desarrollar los biochips baratos, miniaturizados que son simples al prototipo y capaces de clasificar diversos tipos de la célula.

En el aparato, las muestras viajan a través de los canales microfluidic con los electrodos cuidadosamente colocados que vigilan diferencias en las propiedades eléctricas de enfermo comparado con las células sanas en un único pase.

La innovación de los investigadores de UCI era idear una manera a las partes fundamentales del prototipo del biochip en cerca de 20 minutos con una impresora de inyección de tinta, teniendo en cuenta la fabricación fácil en fijaciones diversas. La mayor parte de los materiales implicados son reutilizables o, si están disponibles, baratos.

Otro aspecto de la invención es la incorporación del aprendizaje de máquina manejar una gran cantidad de los datos que el sistema minúsculo presenta. Este brazo del AI acelera el tramitación y el análisis de grupos de datos grandes, encontrando configuraciones y las asociaciones, los resultados exactos que predicen, y ayudándolas en la toma de decisión rápida y eficiente.

Incluyendo el aprendizaje de máquina en el flujo de trabajo del biochip, las personas han perfeccionado la exactitud del análisis y reducido la dependencia en los analistas expertos, que pueden también hacer la tecnología que apela a los profesionales médicos en el mundo en vías de desarrollo, Esfandyarpour dijo.

“La Organización Mundial de la Salud lo dice que el casi 60 por ciento de muertes del cáncer de pecho suceso debido a una falta de programas de la detección temprana en países con los recursos pobres,” dijo.

“Nuestro trabajo tiene usos potenciales en estudios unicelulares, en estudios de la heterogeneidad del tumor y, quizás, en diagnósticos del cáncer del punto-de-cuidado - especialmente en países en desarrollo donde costado, infraestructura obligada y el acceso limitado a las tecnologías médicas es primordial.”

Source:
Journal reference:

Joshi, K., et al. (2020) A Machine Learning‐Assisted Nanoparticle‐Printed Biochip for Real‐Time Single Cancer Cell Analysis. Advanced Biosystems. doi.org/10.1002/adbi.202000160.