Ils ont créé un test qui détecte l'ADN des tumeurs cancéreuses.
Lire en portugais
- Une équipe de scientifiques de diverses institutions au Canada a créé une nouvelle méthode pour identifier les tumeurs qui permet un diagnostic précoce de cette maladie.
Les 38 chercheurs qui ont participé au projet ont développé une technique d'analyse qui combine les principes de la biopsie liquide (qui identifie le cancer dans les échantillons de sang) et des modèles d'intelligence artificielle .
Selon les informations publiées dans la revue Nature (en anglais), les résultats montrent de l'espoir dans la détection précoce de différents types de cancer . "Nous avons plusieurs types de tumeurs, comme le poumon, qui, lorsqu'elles sont détectées à temps, ont des options à guérir à 100%. Cependant, la plupart des cancers sont découverts lorsqu'ils sont déjà à un stade avancé. La même chose se produit avec le tumeur de l'intestin ", a expliqué Daniel de Carvalho, chercheur au Princess Margaret Cancer Research Center et professeur agrégé à l'Université du Canada, au journal Correio Brasiliense.
En plus d'appliquer certains concepts utilisés dans la biopsie liquide, les scientifiques ont également prêté attention aux altérations épigénétiques, également appelées «ADN dérivé». "Ce sont ces altérations épigénétiques qui nous permettent de déterminer si la cellule va se lier au foie ou à la peau, par exemple", a expliqué de Carvalho.
Grâce à des systèmes d'intelligence artificielle, les spécialistes ont créé une série d' indicateurs qui montrent la présence d'ADN dérivé de tumeurs cancéreuses dans le sang . En comparant des échantillons de 300 patients sous traitement contre sept types de cancer différents, il a été possible d'identifier plus de 700 tumeurs.
"Avec ce modèle, l'ordinateur a appris à distinguer le sang d'une personne en bonne santé de celui d'une personne atteinte de cancer. Le processus est devenu plus facile", ont déclaré les scientifiques, qui ont également souligné la nécessité de recherches plus avancées pour atteindre 1 000 patients analysés.
Photo: © Elnur Amikishiyev
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- Une équipe de scientifiques de diverses institutions au Canada a créé une nouvelle méthode pour identifier les tumeurs qui permet un diagnostic précoce de cette maladie.
Les 38 chercheurs qui ont participé au projet ont développé une technique d'analyse qui combine les principes de la biopsie liquide (qui identifie le cancer dans les échantillons de sang) et des modèles d'intelligence artificielle .
Selon les informations publiées dans la revue Nature (en anglais), les résultats montrent de l'espoir dans la détection précoce de différents types de cancer . "Nous avons plusieurs types de tumeurs, comme le poumon, qui, lorsqu'elles sont détectées à temps, ont des options à guérir à 100%. Cependant, la plupart des cancers sont découverts lorsqu'ils sont déjà à un stade avancé. La même chose se produit avec le tumeur de l'intestin ", a expliqué Daniel de Carvalho, chercheur au Princess Margaret Cancer Research Center et professeur agrégé à l'Université du Canada, au journal Correio Brasiliense.
En plus d'appliquer certains concepts utilisés dans la biopsie liquide, les scientifiques ont également prêté attention aux altérations épigénétiques, également appelées «ADN dérivé». "Ce sont ces altérations épigénétiques qui nous permettent de déterminer si la cellule va se lier au foie ou à la peau, par exemple", a expliqué de Carvalho.
Grâce à des systèmes d'intelligence artificielle, les spécialistes ont créé une série d' indicateurs qui montrent la présence d'ADN dérivé de tumeurs cancéreuses dans le sang . En comparant des échantillons de 300 patients sous traitement contre sept types de cancer différents, il a été possible d'identifier plus de 700 tumeurs.
"Avec ce modèle, l'ordinateur a appris à distinguer le sang d'une personne en bonne santé de celui d'une personne atteinte de cancer. Le processus est devenu plus facile", ont déclaré les scientifiques, qui ont également souligné la nécessité de recherches plus avancées pour atteindre 1 000 patients analysés.
Photo: © Elnur Amikishiyev
