Un equipo del Instituto Universitario Valenciano de Investigaci\u00f3n en Inteligencia Artificial (VRAIN) y el Instituto Interuniversitario de Investigaci\u00f3n de Reconocimiento Molecular y Desarrollo Tecnol\u00f3gico (IDM) de la Universitat Polit\u00e8cnica de Val\u00e8ncia (UPV), junto a la Fundaci\u00f3n de Investigaci\u00f3n del Hospital General de Valencia, est\u00e1 desarrollando una herramienta de inteligencia artificial que combina im\u00e1genes y datos cl\u00ednicos … \n <\/p>\n
Un equipo del Instituto Universitario Valenciano de
En esta nueva herramienta, dentro del proyecto PREDICTF,<\/strong> se
La biopsia l\u00edquida es una t\u00e9cnica poco invasiva utilizada en
Biopsias l\u00edquidas<\/strong><\/p>\n Aunque el m\u00e9todo tradicional de biopsia s\u00f3lida, que extrae
Sin embargo, cuando una biopsia l\u00edquida no detecta
Evitar diagn\u00f3sticos err\u00f3neos<\/strong><\/p>\n A trav\u00e9s de esta herramienta de inteligencia artificial se
La utilizaci\u00f3n de esta herramienta generar\u00e1 un impacto
Esta herramienta aportar\u00e1 tres grandes beneficios. Por un
En este sentido, el investigador principal de este proyecto
Adem\u00e1s, la investigadora del Grupo de Oncolog\u00eda Molecular de
Generalizable a cualquier tipo de c\u00e1ncer<\/strong><\/p>\n La herramienta ser\u00e1 generalizable a cualquier tipo de
Asimismo, otra de las investigadoras del Grupo de Oncolog\u00eda
La herramienta se est\u00e1 dise\u00f1ando en el marco del proyecto
\u00a0<\/p>\n <\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"Un equipo del Instituto Universitario Valenciano de Investigaci\u00f3n en Inteligencia Artificial (VRAIN) y el Instituto Interuniversitario de Investigaci\u00f3n…\n","protected":false},"author":2,"featured_media":699578,"comment_status":"","ping_status":"","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[92],"tags":[3628,54905,38217,9901,29148,1066,26096,3455,3260,6214,9943,126132,25,24,14665,165,3052,1636,25977,21861,9902,804,3383,8328,36337,689,795,661,126135,8766,32062,126131,126134,5568,885,166,126133,23,3271,159,7449,20957],"class_list":["post-699577","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","category-salud","tag-aprendizaje","tag-automatico","tag-basados","tag-biopsia","tag-cada","tag-cancer","tag-caracteristicas","tag-dentro","tag-desarrollada","tag-detectar","tag-diferentes","tag-entrenaran","tag-es","tag-espana","tag-falsos","tag-health","tag-herramienta","tag-ia","tag-informativas","tag-iniciar","tag-liquida","tag-mejores","tag-modelos","tag-muestras","tag-negativos","tag-no","tag-nueva","tag-objetivo","tag-permitiran","tag-personalizados","tag-precisos","tag-predictf","tag-proporcione","tag-proyecto","tag-resultados","tag-salud","tag-seleccionara","tag-spain","tag-su","tag-tiempo","tag-tratamientos","tag-tumor"],"share_on_mastodon":{"url":"","error":"Validation failed: Text character limit of 500 exceeded"},"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/www.europesays.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/699577","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/www.europesays.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/www.europesays.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.europesays.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/users\/2"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.europesays.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=699577"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/www.europesays.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/699577\/revisions"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.europesays.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/media\/699578"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/www.europesays.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=699577"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.europesays.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=699577"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.europesays.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=699577"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}
\nInvestigaci\u00f3n en Inteligencia Artificial (VRAIN) y el Instituto
\nInteruniversitario de Investigaci\u00f3n de Reconocimiento Molecular y Desarrollo
\nTecnol\u00f3gico (IDM) de la Universitat Polit\u00e8cnica de Val\u00e8ncia (UPV), junto a la
\nFundaci\u00f3n de Investigaci\u00f3n del Hospital General de Valencia, est\u00e1 desarrollando
\nuna herramienta de inteligencia artificial <\/strong>que combina im\u00e1genes y datos
\ncl\u00ednicos para reducir los falsos negativos en las biopsias l\u00edquidas utilizadas
\npara personalizar los tratamientos en pacientes oncol\u00f3gicos.<\/p>\n
\nentrenar\u00e1n diferentes modelos de aprendizaje autom\u00e1tico y se seleccionar\u00e1 el
\nque proporcione mejores resultados. Su objetivo es el de detectar a tiempo
\nmuestras no informativas que permitir\u00e1n iniciar tratamientos precisos, basados
\nen las caracter\u00edsticas de cada tumor.<\/p>\n
\nmuchos campos, entre ellos en oncolog\u00eda, que consiste en analizar muestras de
\nfluidos biol\u00f3gicos<\/strong>, principalmente sangre, para detectar fragmentos gen\u00e9ticos o
\nc\u00e9lulas liberadas por el tumor que aportan informaci\u00f3n valiosa para
\npersonalizar y guiar mejor el tratamiento de cada paciente.<\/p>\n
\ntejido del tumor mediante t\u00e9cnicas invasivas, como la cirug\u00eda o biopsia con
\naguja gruesa, entre otros, es el m\u00e1s certero para la detecci\u00f3n de c\u00e1ncer,<\/strong> se
\ntrata de un proceso con riesgo que no se puede repetir de forma continua para
\nver c\u00f3mo cambia el tumor. La biopsia l\u00edquida se convierte en una opci\u00f3n
\nadecuada, que s\u00ed permite un seguimiento constante de la evoluci\u00f3n de la
\nenfermedad en tiempo real como m\u00e9todo alternativo o complementario.<\/p>\n
\nalteraciones, no se sabe si es porque pudiera no tener ADN tumoral en
\ncirculaci\u00f3n suficiente como para detectar alteraciones moleculares y dar un
\nresultado fiable.<\/p>\n
\ndetectar\u00e1n a tiempo estas muestras no informativas y se evitar\u00e1n diagn\u00f3sticos
\nincorrectos. El proyecto propone una herramienta de aprendizaje autom\u00e1tico que
\npermitir\u00e1 estimar con precisi\u00f3n el porcentaje de fracci\u00f3n de ADN tumoral libre
\nen circulaci\u00f3n para identificar aquellas muestras que no disponen de suficiente
\ncarga biol\u00f3gica para proporcionar un resultado fiable.<\/p>\n
\necon\u00f3mico significativo en el sistema sanitario al optimizar el uso de la
\nbiopsia l\u00edquida en pacientes con c\u00e1ncer. En la actualidad, una biopsia l\u00edquida
\ntiene un coste importante, incluyendo personal y reactivos. Sin embargo, un
\nporcentaje de estas pruebas no obtienen suficiente material gen\u00e9tico para un
\nan\u00e1lisis concluyente y generan un gasto y retraso considerables.<\/p>\n
\nlado, permitir\u00e1 una optimizaci\u00f3n de recursos<\/strong> al lograr una asignaci\u00f3n m\u00e1s
\neficiente de las pruebas, dirigiendo a cada paciente a la modalidad diagn\u00f3stica
\nm\u00e1s adecuada. Por otro, conseguir\u00e1 una reducci\u00f3n de segundas pruebas
\ninnecesarias, evitando la repetici\u00f3n de an\u00e1lisis. Y todo ello se traducir\u00e1 en
\nuna mayor agilidad cl\u00ednica, que lograr\u00e1 una disminuci\u00f3n significativa de los
\ntiempos de espera hasta el diagn\u00f3stico y el posterior tratamiento.<\/p>\n
\ndel grupo PROS de VRAIN de la UPV, \u00d3scar Pastor<\/strong>, indica que \u00abla implementaci\u00f3n
\nde este proyecto representa una oportunidad para mejorar diversos aspectos del
\nsistema de salud en el contexto oncol\u00f3gico.\u00a0
\nEsa correcta identificaci\u00f3n de alteraciones tumorales a trav\u00e9s de la
\nbiopsia l\u00edquida va a mejorar el tratamiento personalizado en el diagn\u00f3stico y
\nseguimiento del c\u00e1ncer, proporcionando;\u00a0
\nuna alternativa segura m\u00ednimamente invasiva y m\u00e1s tolerable que la
\nbiopsia s\u00f3lida, la incorporaci\u00f3n de tecnolog\u00edas m\u00e1s econ\u00f3micas y accesibles
\npara la medicina de precisi\u00f3n, y herramientas automatizadas fiables en la
\ninterpretaci\u00f3n de resultados para el personal sanitario \u00ab.<\/p>\n
\nla Fundaci\u00f3n, Sandra Gallach<\/strong>, destaca que la incorporaci\u00f3n de herramientas de
\ninteligencia artificial como la que impulsa este proyecto \u00abpermitir\u00e1
\ninterpretar con mayor precisi\u00f3n los resultados de la biopsia l\u00edquida y
\ncontribuir\u00e1 a que los pacientes reciban antes el tratamiento m\u00e1s adecuado. La
\ncolaboraci\u00f3n entre especialistas en IA y profesionales cl\u00ednicos resulta clave
\npara trasladar estos avances a la pr\u00e1ctica asistencial\u00bb.<\/p>\n
\nc\u00e1ncer, lo que la convierte en una contribuci\u00f3n de vanguardia al facilitar la
\nincorporaci\u00f3n directa de la IA puntera en la pr\u00e1ctica cl\u00ednica para diversas
\npatolog\u00edas oncol\u00f3gicas.<\/p>\n
\nMolecular de la Fundaci\u00f3n, Elo\u00edsa Jantus<\/strong>, a\u00f1ade que la metodolog\u00eda de
\naprendizaje autom\u00e1tico que se desarrollar\u00e1 en este proyecto \u00abestar\u00e1 enfocada en
\nc\u00e1ncer principalmente en estadios avanzados y en muestras de plasma, pero se
\nespera que sea directamente extrapolable a cualquier fluido biol\u00f3gico y a
\ndiferentes tipos de tumores\u00bb.<\/p>\n
\nPREDICTF, una de las seis iniciativas financiadas en la I Convocatoria de
\nayudas del Programa PoliHGeneral, impulsado conjuntamente por la Fundaci\u00f3n y la
\nUPV para promover proyectos colaborativos de I+D+i en salud.<\/p>\n