Universidad de Western espera utilizar la inteligencia artificial para mejorar los resultados del paciente con cáncer de mama

Universidad de Western Ontario

Investigadores de la Universidad Occidental están trabajando en una manera de utilizar la inteligencia artificial para predecir la respuesta de un paciente a dos medicamentos de quimioterapia comunes utilizados para tratar el cáncer de mama – paclitaxel y gemcitabina.

Peter Rogan, PhD, y un equipo de investigadores, entre ellos Stephanie Dorman, PhD, y Katherina Baranova, BMSC, en la Escuela Schulich de Medicina y Odontología de Western, se espera que algún día eliminar las conjeturas del tratamiento del cáncer de mama con esta técnica.

Basado en el análisis genético personal de sus tumores, los pacientes con el mismo tipo de cáncer pueden tener diferentes respuestas a la misma medicación. Mientras que algunos pacientes responderán bien y entrar en remisión, otros desarrollar una resistencia al medicamento.

La identificación de los factores genéticos que conducen a la resistencia o la remisión puede ayudar a desarrollar, los regímenes de tratamiento individualizados mejor orientadas con mejores resultados en los pacientes.

“Tratar a los pacientes con terapias que son los más propensos a tener éxito puede ayudar a reducir la toxicidad innecesaria y mejorar los resultados globales”, dijo Dorman.

Rogan y Joan Knoll, PhD, profesor, Schulich Medicina y Odontología, se inició mediante la definición de un conjunto estable de genes en el 90 por ciento de los tumores de cáncer de mama en 2012.

A partir de 40 genes incluidos varios genes estables, el equipo utilizó inteligencia artificial combinado con los datos de las líneas celulares y tejido tumoral de pacientes con cáncer que tenían tratamiento con al menos uno de los medicamentos para reducir e identificar las firmas genéticas más importantes para determinar la resistencia y la remisión para cada medicamento. Su tímida y; Recientemente se ha publicado en la revista Molecular Oncología.

Utilizando los datos, los investigadores fueron capaces de identificar el 84 por ciento de las mujeres con cáncer de mama que podrían entrar en remisión en respuesta al fármaco paclitaxel. La firma genética identificada para la gemcitabina fue capaz de predecir la remisión usando tejido tumoral conservado con exactitud 62 al 71 por ciento.

Ahora, con estos datos en la mano, los investigadores están trabajando para perfeccionar las firmas genéticas y mejorar las predicciones más.

“La inteligencia artificial es una poderosa herramienta para predecir los resultados de la droga porque se ve en la suma de todos los genes que interactúan”, dijo Rogan, profesor en los departamentos de Bioquímica, Oncología y Ciencias de la Computación, Cátedra de Investigación en Genoma Bioinformática y presidente, Cytognomix Inc . “Si podemos usar esta tecnología para mejorar nuestro conocimiento de qué medicamentos a utilizar, podría mejorar los resultados del paciente. El anterior tratamos a un paciente con el medicamento más eficaz, más probable es que podemos tratar con eficacia o posiblemente incluso curar ese paciente “.

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