Modelul de bază generalizabil BrainIAC, detaliat în revista Nature Neuroscience, oferă o fundație puternică pe care să se dezvolte instrumente de învățare profundă bazate pe imagini, ce ar putea fi folosite într-un cadru clinic. BrainIAC a fost capabil să învețe din date mari, nelabălate – care sunt mult mai disponibile decât seturile de date etichetate,…
Echipa de cercetare de la Universitatea din Michigan a dezvoltat o metodă bazată pe învățare automată pentru a crea gemeni digitali ai tumorilor cerebrale care pot estima activitatea metabolică în timp real și pot prezice modul în care gliomurile individuale vor răspunde la tratamente specifice. Descoperirile, publicate în Cell Metabolism, detaliază gemenii digitali care integrează…
„Acest lucru deschide o nouă dimensiune în înțelegerea biologiei tumorilor cerebrale,” a declarat Jennifer Wargo, MD, profesor de Oncologie Chirurgicală și Medicină Genomică și membru al Institutului James P. Allison™. „Prin cartografierea modului în care elementele microbiene influențează microenvironamentul tumorii cerebrale, am putea identifica noi strategii terapeutice pentru a îmbunătăți rezultatele pentru pacienții care se…
