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Un nouvel outil d'IA prédit comment les patients atteints de tumeurs cérébrales réagissent à l'alimentation et aux médicaments en modélisant le métabolisme tumoral en temps réel, offrant des options de traitement personnalisées.
Un nouveau jumeau numérique à puissance d'IA développé à l'Université du Michigan utilise l'apprentissage automatique pour modéliser le métabolisme de tumeurs cérébrales individuelles en temps réel, en prédisant comment les patients de gliome réagiront aux changements alimentaires et aux médicaments.
En analysant les tests sanguins, les tissus tumoraux et les données génétiques, le système évalue le flux métabolique – comment les cellules cancéreuses rapides traitent les nutriments – ce qui permet aux médecins d'adapter les traitements.
Validé dans les données humaines et les études sur la souris, il a prédit avec précision quels patients ont bénéficié d'une restriction des acides aminés et quelles tumeurs ont résisté au mycophénolate mofétil en changeant de source d'éléments nutritifs.
C'est la première méthode d'IA à mesurer directement le flux métabolique dans les tumeurs humaines, dépassant les limites des tests de laboratoire traditionnels.
Financé par les NIH et publié dans Cell Metabolism, cet outil offre une étape prometteuse vers des soins personnalisés contre le cancer du cerveau.
A new AI tool predicts how brain tumor patients respond to diet and drugs by modeling real-time tumor metabolism, offering personalized treatment options.