MEDIANTE UN SISTEMA COMPUTARIZADO| Algo más ágil y eficaz para la detección del cáncer de seno

Un método más eficiente y preciso para identificar tumoraciones cancerosas de pecho que analiza imágenes de tejidos mediante un ordenador, un proceso mucho más rápido que el tradicional, fue presentado la semana pasada por la Universidad el Sur de California (USC). “Es el principio de una revolución para usar el aprendizaje de máquina y obtener para el médico nueva información acerca del cáncer de seno”, aseguró David Agus, profesor de la Escuela de Medicina Keck y de la Escuela de Ingeniería Viterbi, de USC, y uno de los autores de la investigación.

 

“Podemos utilizarlo (este sistema) para establecer mejores tratamientos, dar información a los pacientes de manera más rápida y ayudar a más gente. Estamos ofreciendo este hallazgo para dar nueva información a los médicos y ayudar a tratar el cáncer”, aseguró Agus.

El investigador destacó que la clave para identificar y tratar el cáncer es conocer la naturaleza del tumor.

“Las células cancerosas que contienen receptores para el estrógeno y otras hormonas responden de forma diferente a los medicamentos que tratan este mecanismo”.

El sistema se basa en “enseñar” a un ordenador a analizar rápidamente imágenes de tumores cancerosos del seno para “identificar cuáles presentan receptores de estrógeno, un determinante clave en la diagnosis y las opciones de tratamiento”.

Según la descripción del método, publicado esta semana en la revista científica Nature Partner Journals Breast Cancer, se trata de “un gran paso más allá de los microscopios y las biopsias de células que se han estado utilizando durante más de un siglo”.

“Si usted es diagnosticado con cáncer pasarán unas cuantas semanas antes de que reciba una llamada del médico diciéndole que han encontrado un identificador”, explicó Dan Ruderman, profesor asistente de investigación en medicina de la Escuela Keck y coautor del estudio.

“Con la tecnología de aprendizaje de máquina podemos informar el mismo día, con lo que hay menos retraso, menos estrés y, potencialmente, mejores resultados. Esto nos va a permitir identificar el medicamento correcto y la dosis más rápidamente. Es un gran paso hacia la medicina personalizada”, agregó Ruderman. EFE

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