Diagnóstico Clínico

03/07/2023@13:41:07
Científicos del Centro de Investigación del Cáncer (centro mixto del CSIC y la Universidad de Salamanca, USAL) han diseñado un predictor de riesgo para pacientes con cáncer de mama mediante técnicas de machine learning. Este predictor permite identificar los genes asociados a la supervivencia y riesgo de los pacientes y es capaz de obtener firmas génicas que facilitan estimar el pronóstico de la enfermedad.

AGENCIA FAPESP/DICYT – Los desafíos que trajo aparejados la pandemia de COVID-19 han venido estimulando innovaciones en diversos frentes. Uno de ellos es el desarrollo de métodos de bajo costo destinados al diagnóstico clínico. Y en este campo se insertan los genosensores. Basados en ácidos nucleicos que detectan cadenas simples con secuencias complementarias de ADN o ARN, son biosensores que permiten la realización de test masivos para la detección inmediata y sensible de material genético.
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