Na jornada do tratamento do câncer, a detecção precoce sempre foi um problema difícil. Nos últimos anos, a tecnologia de biópsia líquida tem recebido muita atenção devido à sua natureza não invasiva e alta sensibilidade. No entanto, as técnicas de detecção existentes dependem principalmente do sequenciamento direcionado profundo, dificultando a integração de vários tipos de dados e, consequentemente, afetando a sensibilidade e a especificidade. Para abordar essa deficiência tecnológica, a equipe de pesquisa da Universidade de Oxford desenvolveu um novo método de detecção multimodal de DNA tumoral circulante (ctDNA), baseado no sequenciamento de piridinaborano assistido por TET (TAPS) em todo o genoma. A maior vantagem deste método...

Na cirurgia de tumores, a detecção e remoção oportunas de tecidos tumorais residuais sempre foram um desafio na medicina, especialmente em cirurgias de tumores cerebrais e outros cânceres sólidos. Apesar dos avanços contínuos na tecnologia médica, os tumores residuais ainda afetam o prognóstico, a qualidade de vida dos pacientes e impõem uma enorme pressão nos sistemas de saúde. Nos EUA, as cirurgias corretivas e os tratamentos subsequentes necessários devido a tumores residuais custam mais de US$ 1 bilhão anualmente. Nota da imagem: Imagem gerada por IA, fornecedora de imagens Midjourney Para solucionar esse problema, a Universidade de Michigan e a Universidade da Califórnia, em São Francisco...

Cientistas americanos publicaram recentemente uma descoberta significativa na revista Nature: o modelo de inteligência artificial FastGlioma, desenvolvido em conjunto pela Universidade de Michigan e pela Universidade da Califórnia, em São Francisco, pode identificar rapidamente a presença de tecido tumoral cancerígeno residual durante cirurgias de tumor cerebral em apenas 10 segundos, representando um avanço revolucionário na neurocirurgia. Essa inovação combina imagem óptica microscópica com modelos de IA. A equipe de pesquisa utilizou mais de 11.000 amostras cirúrgicas e 4 milhões de imagens microscópicas para pré-treinamento, empregando a técnica de imagem de tecido Raman estimulada desenvolvida pela Universidade de Michigan.

'🐶 Estudo demonstra a precisão da IA e da termografia na detecção de tumores subcutâneos e sob a pele em cães. ''🔬 O estudo da HT Vista utilizou algoritmos de aprendizado de máquina em duas etapas de validação. ''🏥 Este sistema inovador promete ser uma ferramenta auxiliar de diagnóstico, auxiliando na detecção precoce do câncer.'

Pesquisadores holandeses desenvolveram um algoritmo chamado Sturgeon que pode identificar o tipo de tumor cerebral em 90 minutos. O algoritmo se baseia na tecnologia de sequenciamento de nanopores, capaz de ler sequências de bases de amostras de DNA em tempo real. Após treinamento e testes, o algoritmo identificou corretamente o tipo de tumor cerebral em 18 casos em 40 minutos. Ao identificar subtipos de tumores cerebrais, os cirurgiões podem ajustar as estratégias cirúrgicas. Os pesquisadores esperam validar ainda mais a tecnologia e compará-la com métodos padrão.