han implementado un método computacional que, a través de algoritmos de aprendizaje automático, identificaría mutaciones somáticas de esta enfermedad. , la PHD.
Aunque este no es el primer desarrollo de este tipo que han realizado desde este centro de investigación, esta nueva herramienta eleva la apuesta y ha tomado una dirección más precisa, para que de esta forma se puedan sentar unas bases sólidas para la detección oportuna de esta enfermedad.señala cuáles son clave en el proceso canceroso.
"Nosotros nos nutrimos de datos de todo tipo, primero de muestras que han sido donadas por pacientes, los resultados que han generado centros de investigación que han monitoreado todo tipo de tumores, también datos de la comunidad médica. Esto nos ha permitido tener perfiles mutacionales de 28.000 genomas analizados de 66 tipos de cáncer diferentes", explicó la científica.
Estos datos proporcionarían un mapa de mutaciones clave para generar un conocimiento valioso para la investigación del cáncer, así como para la medicina personalizada del cáncer y la toma de decisiones médicas
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