Primul pas în alegerea tratamentului cel mai potrivit, adecvat și personalizat, pentru un pacient bolnav de cancer, îl reprezintă identificarea exactă, strictă a tipului specific de cancer, inclusiv „a epicentrului” bolii, adică a locului primar (organul sau o anumită parte a corpului) de unde a început procesul patologic.
În cazuri destul de rare, originea unui astfel de proces nu poate fi determinată (nici măcar cu marjă de eroare), chiar și cu ajutorul unor teste extinse și complexe.
Deși aceste tipuri de cancer cu localizare primară necunoscută au tendința de a fi agresive și sunt greu de gestionat, oncologii trebuie să le trateze cu terapii care nu sunt țintite, frecvent toxice chiar și pentru pacient și care, din păcate, au rate mici de reușită. În ultimii ani, se caută alternative mult mai benefice față de chimioterapia care afectează o mare parte din celule sănătoase ale pacienților bolnavi de cancer.
O nouă abordare în domeniul învățării profunde (deep-learning), dezvoltată de cercetătorii de la Koch Institute for Integrative Cancer Research din cadrul MIT și din cadrul Massachusetts General Hospital (MGH) ar putea ajuta la clasificarea cancerelor ale căror origine primară este necunoscută, prin analiza aprofundată a programelor de expresie genică legat de dezvoltarea și diferențierea celulară timpurie… [continuare]
Accesați articolul integral pe techcafe.ro
