"Aprendizaje profundo para mejorar las inmunoterapias para el cáncer y otras enfermedades con los receptores de las células T "

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12 APR 2021

"Aprendizaje profundo para mejorar las inmunoterapias para el cáncer y otras enfermedades con los receptores de las células T "

Un grupo de investigadores del Centro Oncológico Kimmel de Johns Hopkins ha realizado un estudio basado en aprendizaje profundo, es decir, un conjunto de algoritmos o métodos de aprendizaje automático basados en asimilar representaciones de datos. Para ello han utilizado redes neuronales profundas para extraer información importante, tanto prescriptiva como descriptiva, de la inmunidad adaptativa a partir de almacenes masivos de datos de secuencias de receptores de células T.
El estudio publicado por Nature Communications tiene como principal objetivo ayudar a los investigadores clínicos que están trabajando para comprender la respuesta del sistema inmunológico al cáncer, enfermedades infecciosas, afecciones autoinmunes o cualquier otro trastorno que los receptores de estos linfocitos ayudan a destruir.
¿Qué es el receptor de las células T? El receptor de las células T, o TCR, es un componente del sistema inmunológico que libera glóbulos blancos, con el propósito de identificar y destruir las células infectadas, extrañas y cancerosas.
Este componente se encuentra en la superficie externa de los linfocitos T, poseen un solo lugar de reconocimiento de antígenos y existen en forma de proteínas ubicadas también en la superficie externa de las células T.
 
 
Ayudará a comprender la respuesta del sistema inmunológico a diferentes enfermedades con los receptores de estos linfocitos
 
 
DeepTCR Los investigadores presentan una plataforma llamada DeepTCR. Esta propuesta de aprendizaje profundo supervisado y no supervisado se puede aplicar tanto a nivel de secuencias de receptores de células T individuales, como a nivel de repertorios completos de células T, que pueden aprender patrones en los datos que pueden ser utilizados con fines descriptivos y predictivos.
Los enfoques supervisados permiten a los investigadores analizar y explorar los datos, donde es posible que no haya exposiciones inmunes conocidas. En cambio, los enfoques supervisados permiten a los investigadores aprovechar las exposiciones conocidas para mejorar el aprendizaje de los patrones.
En conclusión, este aprendizaje profundo permitirá a los investigadores estudiar la función de la respuesta inmune de los linfocitos T mediante la identificación de patrones en los receptores de la célula T para reconocer y matar las células patológicas.
 

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