L'IA identifie des défauts distincts du centrosome dans les tumeurs mammaires
CenSegNet, une plateforme d'IA développée à l'Université de Southampton, a analysé plus de 330 000 centrosomes dans des tissus tumoraux provenant de 127 patientes atteintes de cancer du sein et a identifié deux anomalies distinctes du centrosome : un nombre excessif de centrosomes et des centrosomes anormalement agrandis. Les défauts se produisent indépendamment et peuvent occuper différentes régions de la tumeur. Les tumeurs présentant des niveaux élevés de centrosomes agrandis étaient liées à une aggressivité plus grande et à une survie plus faible, tandis que des niveaux plus bas corrélaient avec de meilleurs résultats. Les résultats pourraient permettre de nouveaux biomarqueurs et des thérapies plus personnalisées, et les chercheurs prévoient de combiner CenSegNet avec des données supplémentaires pour guider les traitements.
L'IA a identifié deux défauts indépendants du centrosome liés à l'agressivité tumorale
Contexte
Les anomalies des centrosomes ont été considérées comme une signature du cancer depuis plus d'un siècle. Elles ont été difficiles à étudier dans les tissus des patients car les centrosomes sont minuscules et variables. Les chercheurs ont…
L'analyse complète
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