{"id":452973,"date":"2020-11-16T15:49:21","date_gmt":"2020-11-16T20:49:21","guid":{"rendered":"https:\/\/patientworthy.wpengine.com\/2020\/11\/16\/un-sistema-de-inteligencia-artificial-predice-el-mejor-enfoque-para-el-tratamiento-del-cancer\/"},"modified":"2020-11-16T15:49:31","modified_gmt":"2020-11-16T20:49:31","slug":"un-sistema-de-inteligencia-artificial-predice-el-mejor-enfoque-para-el-tratamiento-del-cancer","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/patientworthy.com\/es\/2020\/11\/16\/un-sistema-de-inteligencia-artificial-predice-el-mejor-enfoque-para-el-tratamiento-del-cancer\/","title":{"rendered":"Un Sistema de Inteligencia Artificial Predice el Mejor Enfoque para el Tratamiento del C\u00e1ncer"},"content":{"rendered":"

Un art\u00edculo publicado recientemente en Genetic Engineering & Biotechnology<\/a> News<\/a> anuncia DrugCell, un sistema experimental de inteligencia artificial (IA).<\/p>\n

DrugCell se cre\u00f3 en el Moores Cancer Center y la Facultad de Medicina de la Universidad de San Diego con el objetivo final de identificar los tratamientos farmacol\u00f3gicos m\u00e1s efectivos para los tumores malignos. El equipo ingresa los datos del tumor en el sistema y DrugCell identifica el tratamiento m\u00e1s apropiado. La identificaci\u00f3n incluye el mejor f\u00e1rmaco o combinaci\u00f3n de f\u00e1rmacos y las v\u00edas que pueden controlar la respuesta al f\u00e1rmaco.<\/p>\n

Estad\u00edsticas Poco Impresionantes<\/h3>\n

De todos los medicamentos terap\u00e9uticos para el c\u00e1ncer que se someten a la aprobaci\u00f3n de la FDA, solo un escaso cuatro por ciento recibe la aprobaci\u00f3n final.<\/p>\n

El Dr. Trey Ideker del Moores Cancer Center reconoce que, actualmente, los cient\u00edficos tienen dificultades para encontrar las mejores combinaciones de medicamentos. Esto es especialmente cierto para los medicamentos contra el c\u00e1ncer. El m\u00e9dico explic\u00f3 que los cient\u00edficos no han podido identificar las mejores combinaciones de medicamentos debido a la complejidad de las c\u00e9lulas tumorales y la falta de una comprensi\u00f3n completa de la respuesta a los medicamentos.<\/p>\n

Aunque las t\u00e9cnicas utilizadas en el aprendizaje autom\u00e1tico eventualmente crear\u00e1n las codiciadas predicciones de respuesta a los medicamentos, a\u00fan no han ingresado al campo de la pr\u00e1ctica cl\u00ednica.<\/p>\n

El Dr. Ideker dijo que para que la IA sea efectiva, los cient\u00edficos deben aprender c\u00f3mo el sistema genera sus conclusiones. En otras palabras, por qu\u00e9 se tom\u00f3 una decisi\u00f3n en particular, las v\u00edas a las que se dirigen los medicamentos y la raz\u00f3n detr\u00e1s del rechazo o respuesta de un medicamento.<\/p>\n

Acerca de las T\u00e9cnicas de Aprendizaje Autom\u00e1tico<\/h3>\n

El Dr. Ideker y su equipo desarrollaron DrugCell, que implica un modelo descifrable y de aprendizaje profundo de c\u00e9lulas cancerosas. Las c\u00e9lulas se cultivaron bas\u00e1ndose en las respuestas de mil doscientas l\u00edneas de c\u00e9lulas tumorales. El sistema de inteligencia artificial identific\u00f3 seiscientos ochenta y cuatro f\u00e1rmacos emparejados.<\/p>\n

El mecanismo detr\u00e1s de DrugCell permite al equipo ingresar los datos del tumor. El sistema identificar\u00e1:<\/p>\n

\u00b7 El f\u00e1rmaco m\u00e1s eficaz<\/p>\n

\u00b7 La mejor combinaci\u00f3n de medicamentos para tratar el c\u00e1ncer<\/p>\n

\u00b7 Las v\u00edas que producen una respuesta controlada a ese f\u00e1rmaco espec\u00edfico<\/p>\n

DCell, el Primer Sistema de IA<\/h3>\n

El equipo cre\u00f3 inicialmente DCell, un sistema de inteligencia artificial que utilizaba informaci\u00f3n extra\u00edda de los genes y mutaciones de una c\u00e9lula de levadura. DCell pudo predecir el crecimiento de una c\u00e9lula y c\u00f3mo actuar\u00eda una c\u00e9lula.<\/p>\n

DrugCell sigui\u00f3 a DCell como modelo de pr\u00f3xima generaci\u00f3n. DrugCell se centr\u00f3 en mil doscientas l\u00edneas de c\u00e9lulas tumorales (cepas perpetuas de c\u00e9lulas) junto con sus respuestas a casi setecientos f\u00e1rmacos terap\u00e9uticos aprobados por la FDA.<\/p>\n

Esto equivale a m\u00e1s de quinientos mil partidos de drogas. Adem\u00e1s, en experimentos de laboratorio, el equipo pudo confirmar una lista de respuestas predictivas de DrugCell.<\/p>\n

Acerca de los Genotipos de Tumores<\/h3>\n

Los genotipos tumorales (colecci\u00f3n de genes) permiten al subsistema de una c\u00e9lula predecir la respuesta al tratamiento y comprender los mecanismos detr\u00e1s de la respuesta al f\u00e1rmaco.<\/p>\n

Al analizar los mecanismos de DrugCell, un cient\u00edfico se dirige a combinaciones de f\u00e1rmacos que pueden validarse mediante:<\/p>\n

\u00b7 Tecnolog\u00eda de edici\u00f3n de genes CRISPR<\/p>\n

\u00b7 pruebas de drogas y drogas in vitro (en tubos de ensayo)<\/p>\n

\u00b7 xenoinjertos derivados de pacientes que son tejido tumoral que, con fines de investigaci\u00f3n, se ha tomado de un paciente e implantado en ratones.<\/p>\n

Se puede decir que DrugCell crea un plan para la construcci\u00f3n de modelos definibles para la medicina predictiva.<\/p>\n

El equipo de DrugCell puede ingresar los datos del tumor y el sistema devolver\u00e1 el f\u00e1rmaco m\u00e1s eficaz, las v\u00edas bioqu\u00edmicas (interacciones entre genes) que controlan la respuesta al f\u00e1rmaco y la mejor combinaci\u00f3n de f\u00e1rmacos que tratar\u00e1n el c\u00e1ncer.<\/p>\n

Terapia de Precisi\u00f3n Contra el C\u00e1ncer<\/h3>\n

Moores Cancer Center ha puesto a disposici\u00f3n la terapia de precisi\u00f3n en UCSD Health. Los pacientes pueden someterse a una biopsia, secuenciaci\u00f3n y evaluaci\u00f3n del tumor por parte de un grupo interdisciplinario de m\u00e9dicos y de la Junta de Tumores Moleculares.<\/p>\n

Un estudio reciente encontr\u00f3 que los pacientes que participan en un tratamiento personalizado obtendr\u00e1n mejores resultados. Se puede decir que DrugCell act\u00faa como el tablero de tumores moleculares.<\/p>\n

La \u00daltima Meta<\/h3>\n

El equipo de DrugCell admite de buena gana que todav\u00eda queda mucho por hacer para alcanzar su objetivo final de llevar DrugCell a las cl\u00ednicas.<\/p>\n

Entienden que mil doscientas l\u00edneas celulares no explican completamente la diversidad del c\u00e1ncer. El equipo agregar\u00e1 datos adicionales y experimentar\u00e1 con varias estructuras de f\u00e1rmacos. Tambi\u00e9n tienen planes de formar asociaciones con ensayos cl\u00ednicos activos con el fin de integrar DrugCell y probarlo en el \u00abmundo real\u00bb.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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