Fenomica țesuturilor: Profilarea pacienților bolnavi de cancer pentru decizii de tratament

Titlul original:

Tissue Phenomics: Profiling Cancer Patients for Treatment Decisions

Conținutul cărții:

În era digitalizării, societatea noastră este transformată într-o nouă stare. În special, inteligența mașinilor ne crește dramatic capacitatea de a crea și digera informații.

În mod firesc, asistența medicală este, de asemenea, afectată de această tendință și se va transforma și mai mult în viitor într-o disciplină bazată pe informatică. În cel mai important domeniu al histo-patologiei, interpretarea feliilor de țesut de la pacienții bolnavi de cancer, informatica va avea un impact timpuriu și uriaș asupra deciziilor de tratament și, probabil, va acționa ca disciplină principală pentru această transformare în medicină. Tissue Phenomics oferă o metodologie cuprinzătoare care vizează descoperirea celui mai precis algoritm de suport decizional bazat pe țesuturi prin integrarea strânsă a dezvoltării testelor, a analizei imaginilor și a bioinformaticii, precum și a buclelor de feedback pentru optimizare.

În această carte sunt descrise metodologia fenomicii țesuturilor și beneficiile și bogățiile acesteia.

Diferitele componente ale fenomicii țesuturilor sunt explicate în diferite capitole. În capitolele 2 - 4 din această carte, diferiți autori descriu diverse abordări privind modul de conversie a bogăției de date de pixeli de pe lamele de țesut în informații exploatabile, utilizând metode de analiză a imaginilor bazate pe cunoștințe și pe date.

Ulterior, dataficarea imaginilor și partea bioinformatică joacă un rol crucial în generarea de modele de prognostic și predicție pentru evoluția bolii. Integrarea altor surse de date, cum ar fi genomica, radiomica și informațiile referitoare la pacient, este, de asemenea, importantă și este descrisă. După cum s-a discutat în capitolele 5 și 6, aceste modele pot clasifica pacienții în grupuri distincte, cum ar fi cei care răspund la o anumită terapie.

Deoarece fenomica țesuturilor oferă un set uriaș de caracteristici potențial prognostice (phenes), unul dintre punctele centrale ale ambelor capitole este reprezentat de metodele robuste de selecție a caracteristicilor prin algoritmi avansați de validare încrucișată Monte-Carlo. În capitolul 7, discutăm mai multe exemple de aplicare a fenomicii țesuturilor în contexte academice și comerciale și impactul său extraordinar asupra progreselor în științele biomedicale. Pornind de la succesele din cercetare, capitolele 8 și 9 discută aplicațiile în mediile clinice și oferă o imagine a viitorului prevăzut în capitolul 10, în care dataficarea țesuturilor și profilarea ulterioară a pacienților fac parte din fiecare examinare de rutină, cu scopul de a potrivi cel mai bine pacienții cu terapia cea mai reușită, astfel cum este prezisă de fenomica țesuturilor.