El algoritmo identifica los tipos de células para que coincidan con los pacientes con remedios de cáncer rápidamente efectivos

Investigadores del Centro de Cáncer Integral de VCU Massey han desarrollado un nuevo algoritmo que puede proporcionar un equipo revolucionario para determinar las mejores opciones para los pacientes, tanto en tratamiento contra el cáncer como en folletos en ambos cáncer.

recientemente Publicado En Comunicación de la naturalezaTacit Cell reduce el tiempo de identificación durante más de un mes: protege a los investigadores de tiempo y recursos valiosos.

Desarrollado por Tacit-Liu, miembro de la investigación de Massey y profesor de la Escuela de Salud Pública de VCU, profesor en el Departamento de Bioestadística, y Bird, miembro de la investigación asociada en Massey y miembro de la investigación asociada y Escuela VCU de odontología y comparación de la escuela de VCU comparación con ORILS y la biología craneofesial y la comparación con el skalibreight cuando la comparación con el plomo con el plomo con el plomo con los modelos de plomo. Ese conjunto de marcadores limitados carece de poder para separar la población celular esperada.

"Estamos utilizando inteligencia artificial para aumentar la eficiencia y aumentar la precisión del diagnóstico", dijo Liu. "Y a medida que recibimos más datos, la capacidad de Taset para aumentar los resultados positivos del paciente solo se multiplicará".

En su publicación, Liu y Bird mostraron cómo se realizó Taceat en tres métodos inseguros existentes en precisión y escalabilidad, integrando tipos de células y estados para revelar nuevas asociaciones celulares. El tácito mostró un fuerte compromiso entre varios tipos de pruebas, como los datos genéticos y de proteínas, más confiables. Para los pacientes, puede significar que pronto se diagnosticarán, para evitar tratamientos innecesarios o coincidir con un ensayo clínico que es más probable que ayude. Y para los médicos, proporciona una forma poderosa de ver lo que realmente está sucediendo dentro del cuerpo.

Las aplicaciones beneficiosas de Taset están generalizadas.

"Uno de nuestros objetivos como científicos es identificar buenos biomarcadores espaciales para las pruebas clínicas para que podamos predecir las reacciones de los pacientes para la prueba", dijo Liu. "Ya estamos trabajando con varios investigadores importantes en el complejo (VCU), por lo que la biología espacial puede incluirse en los ensayos clínicos, y Taset puede proporcionar la orientación para garantizar que los pacientes con pruebas clínicas reciban el mejor tratamiento posible".

Bird dijo: "Puedes usar Taset para obtener el paciente adecuado en la prueba, y significativamente, no poner al paciente incorrecto en la prueba. En este momento, no tenemos una muy buena herramienta para ello, pero es bastante poderoso hacerlo".

Liu y las aves también ven los beneficios del Tassit en entornos medicinales, donde el algoritmo puede usar marcadores de ARN para ayudar a generar atención.

"Si le dice a un paciente que no puede ser parte de la prueba clínica, no es una muy buena noticia, especialmente si no se presenta nada más", dijo Bird. "Pero estos marcadores de ARN son realmente buenos y escalables, lo que nos permite predecir medicamentos y resultados que pueden ser útiles para los pacientes.

"Tenemos una gran reserva de drogas aprobadas (FDA) que podemos mapear en muestras de tejido. Imagínese si puede decirle a un paciente", aquí ya (FDA) es un medicamento aprobado. "Para que el paciente no sea reclutado como parte de una prueba para un nuevo medicamento de prueba, que puede no ser necesario o no puede ver muchos beneficios.

Además, el tácito funciona en muchas aplicaciones de biología espacial, lo que permite a Liu y Byrd mejorar aún más la función de algoritmo en el conjunto de datos existente. "A veces bromeamos que Taset es como una piedra de Rosetta", dijo el pájaro. "Puede ver cómo todos estos diferentes tipos de datos se convierten en el mismo lenguaje, y para nosotros, podemos fabricar en él. Desde proteínas hasta el sistema de órganos hasta diferentes tipos de enfermedades, existe una gran oportunidad para usar Tassit de muchas maneras".

El trabajo de Liu y Bird también demuestra una tecnología novedosa en la que capturaron tanto la protómica de diapositivas y transfirieron la protómica, encontrando formas de agregar dos piezas diferentes de equipos para hacer múltiples IMMIX, lo que permite a los investigadores estudiar varios marcadores simultáneamente. Anteriormente, los investigadores solo podían usar OMIX de células únicas.