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Un sistema inform\u00e1tico puede entrenar a la computadora a identificar im\u00e1genes de c\u00e9lulas cerebrales con placas amiloides (seniles), una caracter\u00edstica de la enfermedad de Alzheimer, permitiendo as\u00ed la detecci\u00f3n temprana de esta afecci\u00f3n, seg\u00fan se public\u00f3 en un estudio presentado este mi\u00e9rcoles.<\/p>\n
Debido a la capacidad tecnol\u00f3gica del programa, la identificaci\u00f3n se puede hacer en tiempo r\u00e9cord, afirm\u00f3 el estudio de la Universidad de California (UC) Davis.<\/p>\n
La investigadora Brittany Dugger, anot\u00f3 que, no obstante, el sistema inform\u00e1tico no reemplaza el criterio del pat\u00f3logo.<\/p>\n
\u00abEsta es una herramienta. As\u00ed como los teclados sirven para escribir y han ayudado a escribir flujos de trabajo, la patolog\u00eda digital combinada con el aprendizaje automatizado puede ayudar con los flujos de trabajo de la neuropatolog\u00eda\u00bb, se\u00f1al\u00f3 Dugger.<\/p>\n
Profesora del Departamento de Patolog\u00eda y del Laboratorio Medicina en UC Davis y autora l\u00edder del estudio, Dugger trabaj\u00f3 conjuntamente con Michael Keiser, profesor del Instituto para Enfermedades Neurodegenerativas y con el Departamento de Qu\u00edmica Farmac\u00e9utica de la Universidad de California San Francisco.<\/p>\n
El equipo dise\u00f1\u00f3 el programa de computador que puede reconocer los patrones de las placas amiloides en grandes porciones de tejido cerebral proveniente de autopsias.<\/p>\n
Dugger pudo identificar m\u00e1s de 70.000 placas \u00absospechosas\u00bb a una velocidad de aproximadamente 2.000 im\u00e1genes por hora, report\u00f3 el informe, publicado este mi\u00e9rcoles en la revista especializada Nature Communications.<\/p>\n
Los investigadores mostraron que el algoritmo utilizado en la identificaci\u00f3n de esas placas puede detectar esta caracter\u00edstica del Alzheimer con un 98,7 % de certeza y a un ritmo limitado s\u00f3lo por el n\u00famero de procesadores de datos utilizados.<\/p>\n
Keiser, por su parte, anot\u00f3 que la computadora \u00abno es mejor para identificar las placas que la investigadora que la entren\u00f3\u00bb.<\/p>\n
\u00abEs un copiloto, una fuerza multiplicadora que extiende el rango de lo que podemos lograr y nos permite hacernos preguntas que nunca hubi\u00e9ramos intentado manualmente\u00bb, agreg\u00f3 el investigador.<\/p>\n
Keiser subray\u00f3 que, con la ayuda de la computadora, \u00abpor ejemplo podemos buscar placas extra\u00f1as en lugares inesperados que pueden darnos pistas importantes acerca de la ruta de la enfermedad\u00bb.<\/p>\n
La m\u00e1quina, no obstante, enfatiz\u00f3, \u00abs\u00ed es incansable y multiplicable\u00bb.<\/p>\n
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Fuente:www.eldiario.es<\/em><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":" Un sistema informático puede entrenar a la computadora a identificar imágenes de células cerebrales con placas amiloides (seniles), una característica de la enfermedad de Alzheimer, permitiendo así la detección<\/p>\n