viSNE, traduce datos complejos de cáncer en imágenes simplicadas de 2 dimensiones

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Los científicos e investigadores de la Universidad de Columbia y Standford han desarrollado esta herramienta para medir, de manera simultánea, la variabilidad de las células.

viSNE (visual interactive Stochastic Neighbor Embedding) podría permitir a los médicos seguir la progresión del cáncer, la respuesta al tratamiento y el riesgo de recaída.

Los investigadores ahora entienden que el cáncer en una persona puede albergar subpoblaciones de células con diferentes características moleculares. Los grupos de células pueden comportarse de manera diferente, incluso en la manera en que responden al tratamiento. La capacidad para estudiar células individuales, así como para identificar y caracterizar las subpoblaciones de células cancerosas dentro de un individuo, podría proporcionar  métodos más precisos de diagnóstico y tratamiento.

Según afirma el co-autor Dana Pe’er, profesor asociado de ciencias biológicas y de la biología de sistemas en Columbia: “Nuestro método no sólo permitirá a los científicos explorar la heterogeneidad de las células cancerosas, sino que también permitirá realizar un seguimiento de la progresión del tumor, se identifican las células cancerosas resistentes a los medicamentos, y se detectan pequeñas cantidades de células cancerosas que aumentan el riesgo de recaída. “

El método, publicado en la edición online de Nature Biotechnology, se basa en un sofisticado algoritmo que traduce los datos de grandes dimensiones y puede analizar mediciones de docenas de marcadores moleculares. Se podría detectar células mínimas residuales (extremadamente pequeñas) que logran persistir después de la quimioterapia y aumentar el riesgo de recurrencia y que resultan extremadamente difíciles de detectar, incluso por el patólogo más experimentado.

Con la herramienta viSNE se podrían detectar y eliminar las pequeñas poblaciones de células que pueden sobrevivir a los tratamientos oncológicos.

Fuente: Columbia University Medical Center

 

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