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Mouse Models of Cancer Study02:43

Mouse Models of Cancer Study

5.5K
Mice have long served as models for studying human biology and pathology because of their phylogenetic and physiological similarity with humans. They are also easy to maintain and breed in the laboratory, and hence, many inbred strains are now available for research. Studies on mice have contributed immeasurably to our understanding of cancer biology.
The development of transgenic, knockout, and knock-in mice has led to an exponential increase in their use as model organisms in research,...
5.5K
Combination Therapies and Personalized Medicine02:50

Combination Therapies and Personalized Medicine

4.8K
Combining two or more treatment methods increases the life span of cancer patients while reducing damage to vital organs or tissue from the overuse of a single treatment. Combination therapy also targets different cancer-inducing pathways, thus reducing the chances of developing resistance to treatment.
The combination of the drug acetazolamide and sulforaphane is a good example of combination therapy to treat cancer. The cells in the interior of a large tumor often die due to the hypoxic and...
4.8K
Cancer-Critical Genes II: Tumor Suppressor Genes01:05

Cancer-Critical Genes II: Tumor Suppressor Genes

7.3K
Genes usually encode proteins necessary for the proper functioning of a healthy cell. Mutations can often cause changes to the gene expression pattern, thereby altering the phenotype.
When the function of certain critical genes, especially those involved in cell cycle regulation and cell growth signaling cascades, gets disrupted, it upsets the cell cycle progression. Such cells with unchecked cell cycles start proliferating uncontrollably and eventually develop into tumors.
Such genes that act...
7.3K
Tumor Immunotherapy01:27

Tumor Immunotherapy

472
Immunotherapy is a treatment that boosts or manipulates the immune system to fight diseases, including cancer. For instance, by stimulating an immune response through vaccinations against viruses that cause cancers, like hepatitis B virus and human papillomavirus, these diseases can be prevented. Nonetheless, some cancer cells can avoid the immune system due to their rapid mutation and division. The immune response to many cancers involves three phases: elimination, equilibrium, and escape.
472
Tumor Progression02:07

Tumor Progression

6.2K
Tumor progression is a phenomenon where the pre-formed tumor acquires successive mutations to become clinically more aggressive and malignant. In the 1950s, Foulds first described the stepwise progression of cancer cells through successive stages.
Colon cancer is one of the best-documented examples of tumor progression. Early mutation in the APC gene in colon cells causes a small growth on the colon wall called a polyp. With time, this polyp grows into a benign, pre-cancerous tumor. Further...
6.2K
Cancer Prevention02:59

Cancer Prevention

6.0K
Several factors can increase the risk of cancer in an individual. About 50% of cancer cases can be prevented by adopting a healthy lifestyle, regular exercise, eating healthy, and following a modest cancer prevention diet. Epidemiological studies have consistently shown that populations with vegetable and fruit-rich diets have reduced the incidence of cancer. On the other hand, populations who have a diet rich in animal fat, red meat, junk food, or high calories are predisposed to cancer.
Some...
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Air pollution and the risk of second primary lung cancer among lung cancer survivors: the prospective UK Biobank cohort study.

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  • 1Department of Radiation Oncology, Stanford University School of Medicine, Stanford, CA, USA.

Nature
|January 8, 2025
PubMed
Resumen
Este resumen es generado por máquina.

Un nuevo modelo de IA, MUSK, integra imágenes de patología y texto clínico para mejorar el diagnóstico y la predicción del tratamiento del cáncer. Este enfoque multimodal aprovecha grandes conjuntos de datos para mejorar la toma de decisiones clínicas.

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Área de la Ciencia:

  • Inteligencia artificial en la medicina
  • Patología computacional
  • Informática médica

Sus antecedentes:

  • La toma de decisiones clínicas se basa en la integración de diversos datos, como las notas clínicas y la patología.
  • El desarrollo de modelos efectivos de inteligencia artificial (IA) es un desafío debido a la escasez de conjuntos de datos clínicos multimodales bien anotados.
  • Los enfoques de IA existentes luchan por aprovechar plenamente la información complementaria presente tanto en los datos clínicos de imágenes como en los textuales.

Objetivo del estudio:

  • Desarrollar un nuevo modelo de base de lenguaje de visión, transformador multimodal con modelado maSKed unificado (MUSK), capaz de integrar imágenes de patología y datos de texto a gran escala, sin etiquetar y sin emparejar.
  • Pre-entrenar a MUSK en conjuntos de datos de imagen y texto de patología extensos para permitir la alineación efectiva de las características visuales y del lenguaje.
  • Evaluar el rendimiento de MUSK en un amplio espectro de aplicaciones clínicas con una formación mínima o inexistente.

Principales métodos:

  • Desarrolló MUSK, un modelo de base de lenguaje de visión que utiliza el modelado unificado enmascarado para el entrenamiento previo en 50 millones de imágenes de patología y mil millones de tokens de texto.
  • Además, entrenó a MUSK en un millón de pares de imágenes y texto de patología para alinear las modalidades de visión y lenguaje.
  • MUSK probado en 23 puntos de referencia a nivel de parche y diapositivas, incluidas las tareas de recuperación, respuesta visual a preguntas, clasificación y predicción de resultados.

Principales resultados:

  • MUSK demostró un rendimiento superior en 23 puntos de referencia, sobresaliendo en la recuperación de imagen a texto y texto a imagen, respuesta visual a preguntas y clasificación de imágenes.
  • Logró resultados sólidos en la predicción de biomarcadores moleculares y predicción de resultados, incluida la recaída del melanoma, el pronóstico del cáncer pancreático y la respuesta a la inmunoterapia en cánceres pulmonares y gastroesofágicos.
  • Información eficazmente integrada de imágenes de patología e informes clínicos, que muestra su potencial para mejorar el diagnóstico y el tratamiento del cáncer.

Conclusiones:

  • MUSK, un modelo de base de lenguaje visual previamente entrenado, integra con éxito datos de patología multimodal (imágenes y texto) para aplicaciones clínicas avanzadas.
  • El modelo muestra una promesa significativa para mejorar la precisión del diagnóstico y la precisión en la terapia del cáncer a través de una mejor predicción de resultados.
  • La capacidad de MUSK para aprovechar datos a gran escala, sin etiquetar y sin emparejar representa un avance significativo en la aplicación de la IA a la toma de decisiones clínicas.