Los hallazgos apoyan el cribado de fármacos ex vivo de aprendizaje profundo con tejido de pacientes como una herramienta prometedora para identificar tratamientos eficaces e individuales en el cáncer de sangre avanzado sobre los métodos convencionales
Los algoritmos de aprendizaje profundo personalizados y el análisis de células individuales de >1000 millones de células de pacientes revelan un mayor potencial para mejorar los resultados de los pacientes
VIENA y OXFORD, Inglaterra–(BUSINESS WIRE)–Exscientia (Nasdaq: EXAI), la ETH de Zúrich, la Universidad Médica de Viena y el Centro de Medicina Molecular (CeMM) han anunciado hoy nueva publicación en Blood Cancer Discovery, una revista de la Asociación Americana para la Investigación del Cáncer, titulada “Deep Morphology Learning Enhances Precision Medicine by Image-Based Ex Vivo Drug Testing” (El aprendizaje profundo de la morfología mejora la medicina de precisión mediante pruebas de fármacos ex vivo basadas en imágenes) del laboratorio del profesor Berend Snijder.
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