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AFM (microscopio de fuerza atómica) y machine-learnig para el diagnóstico del cáncer de vejiga - Renovatio Biomédica
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El cáncer de vejiga es una de las formas de cáncer más comunes. Solo en EE.UU. se estima en 81.190 los casos diagnosticados al año con 17.240 muertes por el mismo motivo. Si se diagnostica a tiempo, en cinco años la tasa de supervivencia es alta, un 95%, pero se reduce al 10% en pacientes con metástasis.
El método estándar actual incluye biopsia y cistoscopia Además, estas pruebas y concretamente la cistoscopia, que es invasiva y costosa, se deben realizar, como método de control, cada 3 o 6 meses. También, la cistoscopia, muestra para algunos grados y ubicaciones de tumores una precisión limitada.
Era pues interesante, por no decir necesario, un nuevo enfoque más preciso, menos costoso y más cómodo para el paciente que, incluso, permitiese la participación de pacientes en programas de evaluación de detección temprana de tumores, por ejemplo, en personas con antecedentes familiares.
En la Universidad de Tufts han desarrollado un método diagnóstico que utiliza algoritmos de “machine-learnig” junto con el AFM (microscopio de fuerza atómica). Este último analiza las imágenes obtenidas de células extraídas de la orina del paciente, lo que permite crear un mapa topográfico, con una resolución de fracciones de nanómetro, de la superficie celular. Los parámetros que se estudian son rugosidad, direccionalidad y fractal.
Comparando células de 43 individuos control sanos y 25 pacientes con cáncer de vejiga el algoritmo permitió observar que las células de ambos grupos eran diferentes y lo más importante, se podían identificar. Utilizando solo cinco células por muestra, la nueva técnica, demostró una sensibilidad del 90% frente a los métodos tradicionales, no invasivos, como el biomarcador NMP22 o la fluorescencia, que se movían entre el 20-80%.
Solo quedaría pendiente ampliar los estudios en clínica con un mayor número de pacientes, pero este método es muy prometedor y probablemente se podrá, en el futuro, desarrollar para otro tipo de tumores.
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