domingo, 15 de junio de 2025

Técnica de Hibridación

 

MEJORA DE LAS PRUEBAS DE HER2 EN EL CÁNCER DE MAMA

Predicción de la evaluación de hibridación in situ con fluorescencia (FISH) a partir de imágenes de inmunohistoquímica mediante aprendizaje profundo.
El cáncer de mama requiere pruebas precisas de biomarcadores como HER2 para guiar los tratamientos eficaces, yeste estudio propone un modelo de aprendizaje profundo para mejorar la  interpretación de pruebas IHC y reducir la necesidad de ISH. Entrenado con más de 5700 imágenes,el modelo alcanzó una precisión del 91% y un AUC de 0,98. Además, se desarrolló un modelo  complementario para predecir resultados FISH en casos equívocos. Aunque su sensibilidad fue menor, su  alta especificidad lo hace útil como herramienta de cribado en entornos con recursos limitados.

Diagrama de flujo que muestra el proceso de selección de casos, marco de predicción 
de puntuaciones IHC y FISH

Mapas de atención del modelo CLAM muestran regiones con mayor atención (recuadro azul) , tienen más tinción de membrana que las menos atendidas (recuadro verde) , clasificación con la positividad de HER2


Referencias bibliográficas:

1.Macaulay DO, Han W, Zarella MD, García CA, Tavolara TE. Mejora de las pruebas de HER2 en cáncer de mama: predicción de las evaluaciones de hibridación in situ con fluorescencia (FISH) a partir de imágenes de inmunohistoquímica mediante aprendizaje profundo. J Pathol Clin Res [Internet]. 2025;11(2):e70024. Disponible en:  http://dx.doi.org/10.1002/2056-4538.70024

2.Macaulay DO, Han W, Zarella MD, García CA, Tavolara TE. Mejora de las pruebas de HER2 en cáncer de mama: predicción de las evaluaciones de hibridación in situ con fluorescencia (FISH) a partir de imágenes de inmunohistoquímica mediante aprendizaje profundo. J Pathol Clin Res [Internet]. 2025;11(2):e70024. Disponible en:   https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/40050230/



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