Edição do dia

Segunda-feira, 17 de Junho, 2024
Cidade do Santo Nome de Deus de Macau
nuvens dispersas
27.9 ° C
29.9 °
27.9 °
94 %
4.6kmh
40 %
Dom
28 °
Seg
30 °
Ter
30 °
Qua
30 °
Qui
30 °

Suplementos

PUB
PUB
Mais
    More
      InícioSociedadeInvestigação científica da UPM obtém resultados a nível molecular

      Investigação científica da UPM obtém resultados a nível molecular

       

      Uma equipa de investigadores da Universidade Politécnica de Macau (UPM), em colaboração com o Instituto Holandês do Cancro e a Faculdade de Medicina da Universidade Radboud de Nimega, nos Países Baixos, publicou recentemente, na revista “NPJ Breast Cancer” – uma revista da especialidade da revista científica “Nature” –, o artigo académico intitulado “Predicting breast cancer types on and beyond molecular level in a multi-modal fashion”, anunciou ontem a instituição de ensino superior em comunicado.

      O artigo tem como objectivo determinar, com precisão, o subtipo molecular do cancro da mama através de técnicas de imagem de glândulas mamárias, “sendo muito importante para o prognóstico de pacientes com cancro da mama, podendo orientar a escolha de programas de tratamento e optimizar, de forma eficaz, os serviços de diagnóstico e tratamento médico. Neste estudo, a equipa desenvolveu um modelo baseado na aprendizagem profunda para prever subtipos moleculares de cancro da mama directamente a partir dos raios X diagnósticos e das imagens hipersónicas de glândulas mamárias”.

      Para isso, a equipa que desenvolveu este estudo propõe uma aprendizagem profunda multimodal com módulos de atenção intramodal e intermodal (Multi-modal deep learning with intra and inter-modality attention modules), sigla em inglês “MDL-IIA”, no intuito de extrair a importante relação entre os raios X e as imagens hipersónicas de glândulas mamárias, a fim de realizar esta tarefa.

      Estes resultados são significativamente melhores do que a previsão dada pelos médicos com base nas imagens radiológicas. “Para além dos testes a nível molecular, relativamente aos rótulos com base no nível genético, a solução apresentada pela equipa consegue ultrapassar a incerteza inerente aos testes químicos dos tecidos do Sistema Imunológico. Por isso, este trabalho oferece uma forma não invasiva de prever os subtipos moleculares do cancro da mama, com a possibilidade de orientar as opções de tratamento dos pacientes com cancro da mama e apoiar os clínicos na tomada de decisões”, refere o mesmo comunicado.

      Tao Tan, autor correspondente do artigo, é professor adjunto da Faculdade de Ciências Aplicadas da Universidade Politécnica de Macau e dedica-se ao estudo da inteligência artificial em imagiologia médica. Foi cientista sénior na área de inteligência artificial da instituição GE Healthcare nos Países Baixos. Tem uma vasta experiência na detecção automática de doenças, na classificação, na aprendizagem generalizada de dados, no diagnóstico e tratamento de precisão, e contribui significativamente para a transformação dos resultados da inteligência artificial médica.

      Ponto Final
      Ponto Finalhttps://pontofinal-macau.com
      Redacção do Ponto Final Macau