{"id":1854,"date":"2024-09-27T07:41:40","date_gmt":"2024-09-27T07:41:40","guid":{"rendered":"https:\/\/costatropical.tv\/investigadores-de-granada-y-sevilla-disenan-una-inteligencia-artificial-que-mejora-la-prediccion-de-la-metastasis-del-cancer-de-mama\/"},"modified":"2024-09-27T07:56:29","modified_gmt":"2024-09-27T07:56:29","slug":"investigadores-de-granada-y-sevilla-disenan-una-inteligencia-artificial-que-mejora-la-prediccion-de-la-metastasis-del-cancer-de-mama","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/costatropical.tv\/es\/investigadores-de-granada-y-sevilla-disenan-una-inteligencia-artificial-que-mejora-la-prediccion-de-la-metastasis-del-cancer-de-mama\/","title":{"rendered":"Investigadores de Granada y Sevilla dise\u00f1an una inteligencia artificial que mejora la predicci\u00f3n de la met\u00e1stasis del c\u00e1ncer de mama"},"content":{"rendered":"\n<p>Un equipo de investigadores de la Universidad de Granada y la de Sevilla, liderados por Juan Antonio Marchal Corrales y Miguel \u00c1ngel Guti\u00e9rrez Naranjo respectivamente, ha publicado un estudio innovador en el que se dise\u00f1a una Inteligencia Artificial para mejorar la predicci\u00f3n de la evoluci\u00f3n de la migraci\u00f3n celular en el c\u00e1ncer de mama. El estudio, titulado <em>Using Deep Learning for Predicting the Dynamic Evolution of Breast Cancer Migration<\/em> (Uso del aprendizaje profundo para predecir la evoluci\u00f3n din\u00e1mica de la migraci\u00f3n del c\u00e1ncer de mama, en espa\u00f1ol), supone un avance importante en la combinaci\u00f3n de t\u00e9cnicas de deep learning (aprendizaje profundo) y biolog\u00eda computacional. <\/p>\n\n<p>El trabajo multidisciplinar, con la participaci\u00f3n de Francisco M. Garc\u00eda Moreno y el doctorando Jes\u00fas Ruiz Espigares, ambos de la Universidad de Granada, se centra en el desarrollo de un marco predictivo denominado <em>Prediction Wound Progression Framework<\/em> (PWPF o Marco de predicci\u00f3n de la progresi\u00f3n de las heridas en espa\u00f1ol). Este marco aprovecha el poder del aprendizaje profundo para analizar y predecir la migraci\u00f3n celular en modelos bidimensionales \u2014t\u00e9cnicamente conocidos por <em>Wound Healing<\/em> o cicatrizaci\u00f3n de heridas\u2014, proporcionando nuevas perspectivas en la comprensi\u00f3n del proceso metast\u00e1sico del c\u00e1ncer de mama. <\/p>\n\n<p>\u201cLa met\u00e1stasis es la principal causa de mortalidad en pacientes con c\u00e1ncer de mama y comprender c\u00f3mo se produce la migraci\u00f3n celular es crucial para desarrollar mejores estrategias terap\u00e9uticas\u201d, explica Jes\u00fas Ruiz, investigador co-principal del Departamento de Anatom\u00eda y Embriolog\u00eda Humana de la Universidad de Granada y miembro del Centro de Investigaci\u00f3n Biom\u00e9dica (CIBM).<\/p>\n\n<p>El equipo ha desarrollado una arquitectura de redes neuronales basada en Conv-LSTM, que aprovecha tanto las caracter\u00edsticas espaciales como temporales de los datos de migraci\u00f3n celular. Esta arquitectura permite predecir con precisi\u00f3n la evoluci\u00f3n de la t\u00e9cnica de Wound Healing a lo largo del tiempo, mejorando la capacidad para analizar la din\u00e1mica en el contexto de modelos de c\u00e1ncer de mama. Este enfoque automatizado puede ser aplicado a modelos m\u00e1s complejos en 3D que mimeticen mejor las caracter\u00edsticas de los tumores y promete abrir nuevas v\u00edas para la investigaci\u00f3n y el tratamiento del c\u00e1ncer.  <\/p>\n\n<p>La investigaci\u00f3n es el resultado de una colaboraci\u00f3n multidisciplinar entre diferentes departamentos y centros: el Departamento de Lenguajes y Sistemas Inform\u00e1ticos (LSI), el Departamento de Anatom\u00eda y Embriolog\u00eda Humana y el CITIC de la Universidad de Granada, el Laboratorio Singular BioFabi3D_Biofabricaci\u00f3n y (bio)impresi\u00f3n 3D del CIBM, la Unidad de Excelencia Modeling Nature y el Instituto de Investigaci\u00f3n Biosanitaria ibs.Granada, adem\u00e1s del Departamento de Ciencias de la Computaci\u00f3n y la Inteligencia Artificial de la Universidad de Sevilla.<\/p>\n\n<p>El avance del equipo no s\u00f3lo destaca por su contribuci\u00f3n cient\u00edfica, sino tambi\u00e9n por su accesibilidad y promoci\u00f3n al acceso abierto, ya que el c\u00f3digo y los datos generados est\u00e1n disponibles p\u00fablicamente en sus repositorios de GitHub y Zenodo, fomentando el acceso abierto y la colaboraci\u00f3n internacional en la investigaci\u00f3n del c\u00e1ncer. <\/p>\n\n<p><br\/>El proyecto ha sido llevado a cabo gracias a la financiaci\u00f3n del Ministerio de Ciencia, Innovaci\u00f3n Universidades (MICIN), la Consejer\u00eda de Salud Familias de la Junta de Andaluc\u00eda y la C\u00e1tedra Doctores Galera y Requena de Investigaci\u00f3n en C\u00e9lulas Madre Cancer\u00edgenas de la UGR.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Un equipo de investigadores de la Universidad de Granada y la de Sevilla, liderados por Juan Antonio Marchal Corrales y Miguel \u00c1ngel Guti\u00e9rrez Naranjo respectivamente, ha publicado un estudio innovador en el que se dise\u00f1a una Inteligencia Artificial para mejorar la predicci\u00f3n de la evoluci\u00f3n de la migraci\u00f3n celular en el c\u00e1ncer de mama. 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