El cáncer es la principal causa de muerte a nivel mundial. La guerra global contra el cáncer no es nueva. Esto ha estado sucediendo durante décadas. El objetivo global de luchar y vencer al cáncer es tan fuerte que todos, desde investigadores hasta científicos, están colaborando incansablemente para poner fin a esta carga mundial.
Introducción
El campo de la informática ha mostrado resultados notables y prometedores en el pasado en esta batalla contra el cáncer. El creciente gasto dirigido a las competencias de investigación y desarrollo que implican la aplicación de la informática en el diagnóstico y tratamiento del cáncer es una señal positiva para la industria sanitaria mundial. Pero antes de comprender el papel de la informática en la oncología, miremos las recientes estadísticas mundiales sobre el cáncer.
Fig.1: Estadísticas de cáncer 2023 (EE. UU.)
Fuente: Cancer.org
Los diagnósticos de cáncer más típicos para hombres y mujeres en 2023 se muestran en la Figura 1. Casi la mitad (48%) de todos los casos incidentes de cáncer en hombres son de próstata, pulmón y bronquios (en adelante, pulmón) y cáncer colorrectal (CCR). ), y el 29% de los diagnósticos provienen únicamente del cáncer de próstata. El cáncer de mama por sí solo representa el 31% de todos los diagnósticos de cáncer en mujeres, mientras que el cáncer de pulmón, el CCR y el cáncer de mama juntos representan el 52% de todos los diagnósticos nuevos. El número proyectado de casos nuevos y muertes de los diez principales tipos de cáncer en los Estados Unidos por sexo en 2023. Las estimaciones se redondean a los 10 más cercanos y los casos no incluyen los cánceres in situ de vejiga urinaria ni de piel de células basales y escamosas. cánceres.
Fig.2: Tendencias en las tasas de incidencia de cáncer (1975-2019) y mortalidad (1975-2020) por sexo (EE. UU.)
Fuente: Cancer.org
La Figura 2 muestra las tendencias a largo plazo en las tasas generales de incidencia del cáncer, que reflejan patrones en las conductas de riesgo de cáncer y cambios en la práctica médica, como las pruebas de detección del cáncer. Por ejemplo, el aumento de la incidencia masculina a principios de la década de 1990 refleja un aumento en la detección de cáncer de próstata asintomático como resultado de la rápida adopción generalizada de la prueba del antígeno prostático específico (PSA) entre hombres que previamente no se habían sometido a pruebas de detección. Después de eso, la incidencia del cáncer en los hombres disminuyó hasta alrededor de 2013, luego se estabilizó hasta 2019. Las tasas de las mujeres se mantuvieron relativamente estables hasta mediados de la década de 1980, cuando comenzaron a aumentar lentamente un 0,5% por año.
Como resultado, la brecha de género se está cerrando gradualmente, y la tasa de incidencia entre hombres y mujeres cayó de 1,59 (IC del 95 %, 1,57-1,61) en 1992 a 1,14 (IC del 95 %, 1,14-1,15) en 2019. , las diferencias de riesgo varían mucho según la edad. Por ejemplo, las mujeres tienen tasas aproximadamente un 80% más altas que los hombres entre las edades de 20 y 49 años, mientras que los hombres tienen tasas casi un 50% más altas entre las edades de 75 años y más.
C & CSc: Cáncer y Ciencias de la Computación
Estas cifras no sólo resaltan la terrible realidad de esta enfermedad prevalente, sino que también son cruciales para académicos, formuladores de políticas y otros profesionales, ya que primero deben comprender los efectos que el cáncer tiene en la población mundial antes de idear medidas para combatirlo.
Entre las técnicas ofrecidas recientemente se encuentra un sorprendente llamado a la acción para un grupo improbable de candidatos (científicos en computación). Estos avances recientes en la batalla contra el cáncer tienen el potencial de alterar fundamentalmente el panorama de la investigación en ese campo y, en última instancia, salvar miles de vidas. Este es sólo un método potencial mediante el cual la informática podría recolectar big data para hacer avanzar seriamente las ciencias en su conjunto.
Siddhartha Mukherjee, médico y científico estadounidense nacido en India, escribe en su libro El emperador de todas las enfermedades: una biografía del cáncer sobre el sorprendentemente reciente hallazgo de que el cáncer es una enfermedad hereditaria provocada predominantemente por mutaciones en nuestro ADN. Entonces, debido a estas mutaciones, los tumores cancerosos tienen una diversidad inconcebible que hace que sea difícil erradicarlos por completo.
Como resultado, se ha sugerido que al secuenciar el genoma de un tumor canceroso, que es esencialmente el proceso de traducir o decodificar el enigmático lenguaje que constituye la secuencia única de ADN del tumor, los médicos podrán prescribir un tratamiento individualizado y dirigido. para cada paciente con cáncer con el objetivo de detener el crecimiento del cáncer o curarlo por completo.
Científicos informáticos como David Patterson, uno de los directores del Laboratorio de Algoritmos, Máquinas y Personas (AMP Lab) de la UC Berkeley, se han visto motivados por esto en su trabajo. El ojo humano no puede realizar tal tarea por sí solo. Para absorber y analizar correcta y exitosamente este enorme volumen de datos a una velocidad vertiginosa se requeriría la participación de algunas de las plataformas de computación cognitiva más potentes del mundo, como Watson de IBM. Habrá tres resultados de la participación de los informáticos en este proceso altamente tecnológico:
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Reducir los costos de procesamiento de la información puede ayudar a que el tratamiento personalizado sea accesible para todos
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Podría conducir al desarrollo de un depósito del genoma del cáncer accesible a investigadores y expertos médicos.
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Podrá encontrar una pequeña aguja en un pajar muy grande utilizando el repositorio antes mencionado para encontrar terapias individualizadas y dirigidas para cada tumor único entre las innumerables combinaciones de medicamentos posibles.
La oncología computacional como extensión de la informática en oncología
La biología computacional forja una conexión entre la ciencia física y la oncología. La oncología computacional es un término relativamente nuevo en medicina que está comenzando a adquirir fuerza. A algunas personas les sorprenderá saber que grandes instituciones médicas de todo el mundo están creando departamentos completos etiquetados como tales. Cada vez se dedica más tiempo, esfuerzo, dinero y recursos a aprender cómo se propaga el cáncer y cómo, en última instancia, se puede eliminar permanentemente del cuerpo.
Con todo, la probabilidad de desarrollar soluciones duraderas aumenta con la información recopilada. Para organizar las vías de crecimiento tumoral, la biología tumoral, la bioinformática y los perfiles de marcadores tumorales y construir modelos predictivos para tratamientos basados en todos estos datos, la oncología computacional organiza los aspectos moleculares del cáncer.
Los modelos informáticos se utilizan en oncología computacional para producir análisis de marcadores tumorales que son útiles en la medicina de precisión, la detección de poblaciones y el modelado de células cancerosas individuales. Este conocimiento hace que sea más probable que medicamentos o técnicas de tratamiento específicos ofrezcan remedios a largo plazo para la enfermedad de una persona con cáncer.
Durante muchos años (y en determinadas circunstancias, incluso hoy en día) la mayoría de las personas con cáncer han recibido un tratamiento que sólo se aplica "ampliamente". Cuando los marcadores moleculares están ausentes o son menos útiles para determinar las razones precisas por las que determinados enfoques de tratamiento son eficaces para algunos pacientes pero no para otros. Para brindar un mejor servicio a los pacientes, los departamentos de oncología computacional pueden tomar la gran cantidad de información sobre nuestro genoma que la secuenciación de próxima generación (NGS) ha puesto a disposición tanto en células sanas como enfermas y organizarla en una base de datos.
Para gestionar todas las facetas de este campo emergente de la medicina, algunos departamentos buscan personas con habilidades en informática o ciencias de laboratorio. Para educadores, científicos y médicos, este campo se está expandiendo. Trabajando juntos, podemos aumentar nuestros conocimientos y habilidades para reducir la carga del cáncer en todo el mundo, que se prevé que aumentará de 14,1 millones de casos nuevos en 2012 a 23,6 millones de casos al año en 2030, según la Agencia Internacional de Investigación. sobre el Cáncer.
Data Bridge Market Research analiza que se espera que el mercado de diagnóstico del cáncer alcance un valor de 28,21 mil millones de dólares para el año 2029, con una tasa compuesta anual del 7,29% durante el período de pronóstico. América del Norte domina el mercado de diagnóstico del cáncer debido a la creciente presencia de numerosas empresas de biotecnología y dispositivos médicos, el aumento de la financiación disponible para proyectos de investigación y desarrollo y la alta adopción de tecnologías avanzadas en la región. Algunos de los principales actores que operan en el mercado del diagnóstico del cáncer son Abbott. (EE.UU.), DiagnoCure Inc. (Canadá), Thermo Fisher Scientific Inc. (EE.UU.), Illumina, Inc. (EE.UU.), QIAGEN (Alemania) y F. Hoffmann-La Roche Ltd (Suiza).
Para saber más sobre el estudio, visite: https://www.databridgemarketresearch.com/reports/global-cancer-diagnostics-market
''Microsoft es una ambición de una década”
Microsoft está utilizando la informática, incluido el aprendizaje automático y los algoritmos, para combatir el cáncer. Los investigadores de Microsoft pueden modificar técnicas generalmente utilizadas para modelar procesos computacionales para simular procesos biológicos, abordando el cáncer como un sistema de procesamiento de información.
El objetivo final de la empresa es desarrollar ordenadores moleculares que instruirán al cuerpo a combatir las células cancerosas tan pronto como sean descubiertas. Combinando esto con una estrategia basada en datos, los esfuerzos de Microsoft para combatir la enfermedad se centran en el aprendizaje automático. La empresa espera emplear herramientas de análisis para tomar los datos biológicos existentes y utilizarlos para comprender mejor y tratar la enfermedad.
Es un descubrimiento matemático profundo, no simplemente una analogía. Si bien la biología y la informática pueden parecer polos opuestos, en realidad tienen vínculos muy profundos en el nivel más fundamental. Por ejemplo, se están utilizando el aprendizaje automático y el procesamiento del lenguaje natural para proporcionar un método para clasificar los datos de investigación disponibles, que luego pueden proporcionarse a los oncólogos para producir el tratamiento contra el cáncer más eficaz y personalizado para los pacientes.
Actualmente, hay tanta información disponible que es difícil para una persona leerla toda y comprenderla. La información se puede procesar de forma más rápida y sencilla mediante el aprendizaje automático que los humanos.
El aprendizaje automático también se combina con la visión por computadora para ayudar a los radiólogos a comprender mejor cómo se está desarrollando el tumor de un paciente. Los investigadores están desarrollando un sistema que, en el futuro, analizará píxeles de escaneos 3D para determinar exactamente cuánto ha crecido, disminuido o cambiado de forma un tumor desde el escaneo anterior. Según Andrew Phillips, jefe de la división de investigación de computación biológica del Laboratorio de Cambridge, los científicos pueden aprender del legado de Microsoft como pionero en la industria del software. "Podemos programar la biología utilizando técnicas que hemos descubierto para programar computadoras", añadió. "Esto permitirá muchos más usos e incluso mejores tratamientos".
Phillips está desarrollando una computadora molecular que puede insertarse dentro de una célula para rastrear enfermedades. Se desencadenaría una respuesta para combatir la enfermedad si el sensor descubriera que se parece a un cáncer. Este tipo de investigación también emplearía la informática convencional y la reutilizaría para su uso en biotecnología o aplicaciones médicas, permitiendo entrenar al cuerpo para combatir las enfermedades de la misma manera que programamos las computadoras para que lo hagan.
Aunque la investigación aún se encuentra en sus primeras fases, Phillips dijo a The Telegraph que en "cinco a diez 'años'", sería técnicamente factible implantar un sistema molecular inteligente para combatir una enfermedad de esta manera.
Conclusión
La investigación sobre el cáncer se realiza cada vez más en línea. Los científicos informáticos deberían alistarse en masa, ya que pueden tener el mejor talento para combatir el cáncer en los próximos diez años. Se espera que al secuenciar el genoma de un tumor canceroso, los profesionales médicos pronto puedan proporcionar una terapia personalizada y dirigida para retardar o detener la propagación del cáncer.
Dada la rapidez con la que la informática ha impactado la vida de los pacientes y se ha integrado en la investigación del cáncer, parece razonable predecir que los próximos años serán igualmente, si no más, productivos. Se prevé que durante los próximos diez años los médicos podrán crear mapas detallados de cómo se desarrollan y evolucionan los tejidos sanos y enfermos. Estos mapas les ayudarán a diseñar nuevos diagnósticos y tratamientos contra el cáncer.
Data Bridge Market Research analiza que se espera que el mercado de la inteligencia artificial en la atención sanitaria, que asciende a 9.640 millones de dólares en 2022, alcance los 272.910 millones de dólares en 2030, con una tasa compuesta anual del 51,87% durante el período previsto de 2023 a 2030. El mercado se segmenta según la oferta, la tecnología, el usuario final y la aplicación. Se espera que Asia-Pacífico crezca a la tasa de crecimiento más alta en el período previsto de 2023 a 2030 debido al aumento de las iniciativas gubernamentales para promover la concienciación, el aumento del turismo médico y la creciente demanda de atención médica de calidad en la región.
Para saber más sobre el estudio, visite: https://www.databridgemarketresearch.com/reports/global-artificial-intelligence-in-healthcare-market
