Una colaboración para compartir datos entre los principales grupos de investigación del cáncer del noroeste del Pacífico ha anunciado sus primeros tres proyectos, centrados en el análisis genético para el seguimiento del cáncer de mama; interacciones entre bacterias intestinales y medicamentos contra el cáncer; y aprendizaje automático para identificar tipos de cánceres.
Cascadia Data Alliance está abordando iniciativas que desentrañan los atributos únicos de los cánceres y cómo se comportan en pacientes individuales, reconociendo la variabilidad de una persona a otra, con tratamientos personalizados. Los proyectos recibirán más de $ 1.2 millones en financiamiento y créditos para el servicio de computación en la nube Azure de Microsoft.
El consorcio fue fundado en 2019 por Microsoft y Fred Hutchinson Cancer Research Center bajo el nombre de Cascadia Data Discovery Initiative. Los otros miembros de la alianza son BC Cancer, University of British Columbia, University of Washington eScience Institute y Knight Cancer Institute en Oregon Health & Science University (OHSU).
El esfuerzo se enmarca dentro de la iniciativa AI for Health de Microsoft, que es parte de su programa más amplio AI for Good.
Estos son los tres proyectos iniciales:
Análisis genético para controlar el cáncer de mama
Durante el tratamiento del cáncer de mama, grupos de células tumorales pueden mutar con el tiempo y volverse resistentes a los medicamentos . El proyecto utilizará dos tecnologías de vanguardia para caracterizar y controlar mejor estos cambios: la secuenciación del genoma unicelular que puede proporcionar información sobre células individuales y biopsias líquidas, que utilizan análisis de sangre para detectar y estudiar el cáncer.
El proyecto piloto incluye investigadores de Fred Hutch, BC Cancer y la Universidad de Washington.
Interacciones entre bacterias intestinales y medicamentos contra el cáncer
Los investigadores saben que los medicamentos contra el cáncer que aprovechan el sistema inmunológico de un paciente para combatir los tumores son afectados por las bacterias que viven en el intestino de una persona . Lo que no saben es qué especies bacterianas tienen el mayor impacto en el rendimiento de un fármaco o causan efectos secundarios al tratamiento.
Científicos de Fred Hutch, BC Cancer y OHSU están compilando un depósito de tejidos bucales y muestras de heces de pacientes. Utilizarán técnicas genómicas, análisis de datos y computación en la nube para identificar las bacterias y correlacionarlas con los resultados del paciente.
Aprendizaje automático para identificar tipos de cánceres
No todos los cánceres de ovario, por ejemplo, son iguales, sino Hay formas específicas de cánceres que se combaten con tratamientos dirigidos. Los patólogos examinan visualmente las células cancerosas para diagnosticar qué cáncer está presente y eso informa el enfoque del tratamiento.
Un equipo de Fred Hutch, BC Cancer, OHSU y UBC está trabajando para construir una red internacional para analizar muestras de cáncer mediante el aprendizaje automático para hacer la identificación. El proyecto utilizará el cáncer de ovario como caso de prueba. Además de mejorar la precisión del diagnóstico, los investigadores están construyendo una plataforma que garantice la privacidad del paciente y la seguridad de los datos.
La esperanza es crear un modelo para este tipo de red de diagnóstico de aprendizaje automático que puedan utilizar los proveedores de atención médica en todo el mundo.
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