{"id":20541,"date":"2018-09-06T00:00:00","date_gmt":"2018-09-06T04:00:00","guid":{"rendered":"http:\/\/www.noticel.com\/cuidate\/vida\/20180906\/revolucionario-metodo-para-detectar-cancer-de-seno\/"},"modified":"2025-07-16T13:06:35","modified_gmt":"2025-07-16T13:06:35","slug":"revolucionario-metodo-para-detectar-cancer-de-seno","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/noticel.com\/en\/vida-y-bienestar\/20180906\/revolucionario-metodo-para-detectar-cancer-de-seno\/","title":{"rendered":"Revolucionario m\u00e9todo para detectar c\u00e1ncer de seno"},"content":{"rendered":"

Puede resultar m\u00e1s \u00e1gil y eficaz<\/i><\/p>\n

Un metodo m\u00e1s eficiente y preciso para identificar tumoraciones cancerosas en senos que analiza im\u00e1genes de tejidos mediante un ordenador, un proceso mucho m\u00e1s r\u00e1pido que el tradicional, fue presentado hoy por la Universidad el Sur de California (USC).<\/p>\n

‘Es el principio de una revoluci\u00f3n para usar el aprendizaje de m\u00e1quina y obtener para el medico nueva informaci\u00f3n acerca del c\u00e1ncer de seno’, asegur\u00f3 David Agus, profesor de la Escuela de Medicina Keck y de la Escuela de Ingenier\u00eda Viterbi, de USC, y uno de los autores de la investigaci\u00f3n.<\/p>\n

‘Podemos utilizarlo (este sistema) para establecer mejores tratamientos, dar informaci\u00f3n a los pacientes de manera m\u00e1s r\u00e1pida y ayudar a m\u00e1s gente. Estamos liberando este hallazgo para ofrecer nueva informaci\u00f3n a los medicos y ayudar a tratar el c\u00e1ncer’, asegur\u00f3 Agus.<\/p>\n

El investigador destac\u00f3 que la clave para identificar y tratar el c\u00e1ncer es conocer la naturaleza del tumor.<\/p>\n

‘Las celulas cancerosas que contienen receptores para el estr\u00f3geno y otras hormonas responden de forma diferente a las drogas que tratan este mecanismo’, a\u00f1adi\u00f3.<\/p>

\"\"<\/a><\/div>\n

El sistema se basa en ‘ense\u00f1ar’ a un computador a analizar r\u00e1pidamente im\u00e1genes de tumores cancerosos del seno para ‘identificar cu\u00e1les presentan receptores de estr\u00f3geno, un determinante clave en la prognosis y las opciones de tratamiento’.<\/p>\n

Seg\u00fan la descripci\u00f3n del metodo, publicado esta semana en la revista cient\u00edfica Nature Partner Journals Breast Cancer, se trata de ‘un gran paso m\u00e1s all\u00e1 de los microscopios y las biopsias de celulas que se han estado utilizando por m\u00e1s de un siglo’.<\/p>\n

‘Si usted es diagnosticado con c\u00e1ncer pasar\u00e1n unas cuantas semanas antes de que reciba una llamada del medico diciendole que han encontrado un identificador’, explic\u00f3 Dan Ruderman, profesor asistente de investigaci\u00f3n en medicina de la Escuela Keck y coautor del estudio.<\/p>\n

‘Con la tecnolog\u00eda de aprendizaje de m\u00e1quina podemos informar el mismo d\u00eda, con lo que hay menos retraso, menos estres y potencialmente mejores resultados. Esto nos va a permitir identificar la droga correcta y la dosificaci\u00f3n m\u00e1s r\u00e1pidamente. Es un gran paso hacia la medicina personalizada’, agreg\u00f3 Ruderman.<\/p>\n

El estudio se enfoc\u00f3 en establecer par\u00e1metros para reconocer los identificadores principales en el n\u00facleo de las celulas y reunirlos en una gran red, de manera que la tecnolog\u00eda de m\u00e1quina los pueda identificar r\u00e1pidamente.<\/p>\n

‘El aprendizaje autom\u00e1tico nos ayuda a proporcionar la informaci\u00f3n a los pacientes m\u00e1s r\u00e1pidamente y puede transformar el tratamiento del c\u00e1ncer en el mundo desarrollado, donde la evaluaci\u00f3n precisa del indicador de c\u00e1ncer de seno es escasa’, concluy\u00f3 por su parte Rishi Rawat, graduado de la Escuela Keck y autor l\u00edder del estudio.<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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