Mapa estelar para estudiar cáncer

La astronomía, la biología y la medicina comparten la imposibilidad de estudiar objetos que no están al alcance del hombre y que no pueden tocarse.

26/05/2015 12:55
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Un software que analiza imágenes en astronomía podría detectar las células cancerosas, por lo que especialistas de la Universidad de Cambridge buscan adaptarlo al estudio automatizado de muestra de tejido tumoral. 

 
La astronomía, la biología y la medicina comparten la imposibilidad de estudiar objetos que no están al alcance del hombre y que no pueden tocarse. 
 
En el Instituto de Astronomía se combinan imágenes de supernovas y nebulosas con imágenes de lo que parece ser un mapa de estrellas de la Vía Láctea, aunque en realidad es diez y 15 ceros más, más pequeño, Es una imagen de células tomadas de la biopsia de una paciente con cáncer de mama, donde las “estrellas” son los núcleos de las células marcados para indicar la presencia de proteínas clave. 
 
Nicholas Walton, del Instituto de Astronomía, comentó que después de acumular un importante volumen de información sobre astronomía organizó un encuentro multidisciplinar  para compartir ideas y enfoques, así conoció a Janes Brenton, del Cancer Research UK. 
 
Aunque se dieron cuenta que podían aprender mucho unos de otros, la sorpresa fue cuando notaron que también podían compartir métodos de análisis de imagen, y así pusieron en marcha PathGrid, una iniciativa interdisciplinar para automatizar en análisis de tejido de la biopsia
 
Los astrónomos capturan sus imágenes usando telescopios ópticos, mismas que deben tratarse  para ajustar factores como rayos cósmicos o la iluminación de fondo, y etiquetarse con coordenadas para identificar su ubicación y determinar su brillo.
 
Walton indicó que una vez que se identifican objetos, hay un panorama más amplio; la luz se distorsiona por la masa gravitacional en su camino; mientras que Carlos Caldas, del equipo de Brenton señaló que los problemas a los que se enfrentan los médicos patólogos son similares, si acaso en el extremo opuesto de las mediciones, por lo que plantearon si los mismos algoritmos podrían servir también a los patólogos para analizar imágenes tomadas por microscopios.
 
A través de PathGrid se pueden analizar imágenes de tumores para reconocer tres de los tipos de células que contienen las muestras de tejido: cancerosas, inmunitarias y estromales; lo que revela patrones e información oculta y saber cómo es que se relacionan estas células (Con información de Investigación y Desarrollo).
 
kpl

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