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IA combina resonancia magnética con patología y datos genéticos para detectar mejor cáncer de próstata agresivo

Por el equipo editorial de MedImaging en español
Actualizado el 03 Jan 2024
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Imagen: Los investigadores están utilizando un enfoque de modelado multimodal para detectar cáncer de próstata agresivo (Fotografía cortesía de UCLA Health)
Imagen: Los investigadores están utilizando un enfoque de modelado multimodal para detectar cáncer de próstata agresivo (Fotografía cortesía de UCLA Health)

El cáncer de próstata sigue planteando un importante desafío para la salud de los hombres, a pesar de los avances médicos. Las técnicas de detección y evaluación de riesgos predominantes a menudo resultan en un diagnóstico y tratamiento excesivos. Sorprendentemente, si bien el 90 % de las personas diagnosticadas reciben tratamiento, hasta el 60 % podrían ser más adecuados para la vigilancia activa. Ahora, un equipo de investigadores está explorando métodos innovadores para detectar con mayor precisión el cáncer de próstata y evaluar su agresión a través de imágenes médicas, histología, datos genéticos y otros indicadores de riesgo. El objetivo es minimizar el sobrediagnóstico y el sobretratamiento, evitando así a los pacientes intervenciones innecesarias y sus consiguientes efectos adversos.

Investigadores del UCLA Health Jonsson Comprehensive Cancer Center (Los Ángeles, CA, EUA) han recibido una subvención de cinco años y 3 millones de dólares del Instituto Nacional del Cáncer para descubrir nuevos biomarcadores del cáncer y crear inteligencia artificial (IA) capaz de identificar y predecir la agresividad del cáncer de próstata. Esta investigación tiene como objetivo evitar tratamientos innecesarios y sus efectos secundarios perjudiciales para los pacientes. Al integrar datos de imágenes de resonancia magnética, imágenes histológicas digitales, perfiles genéticos y biomarcadores en un modelo computacional integral, los investigadores pretenden capturar con precisión el estado actual del cáncer de un paciente y predecir los resultados futuros.

"Esperamos que este método pueda proporcionar información más precisa sobre la naturaleza del cáncer, ayudando a los médicos a distinguir entre las formas agresivas y las menos amenazantes", dijo el Dr. Corey Arnold, director del equipo de Diagnóstico Computacional de UCLA. "También permitirá planes de tratamiento más personalizados y específicos, reduciendo las intervenciones innecesarias y sus efectos negativos asociados en la calidad de vida de los pacientes".

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