Ampliando el alcance de la patología

En AstraZeneca, estamos innovando nuevos enfoques de patología computacional, combinando patología digital y big data con inteligencia artificial de vanguardia para mejorar la selección de pacientes y permitir tratamientos más personalizados, con el objetivo final de mejorar los resultados para los pacientes.

A medida que nuestro entendimiento de las enfermedades y las opciones para tratarlas aumenta, también lo hace la necesidad de un enfoque de medicina de precisión para asegurar que dirigimos el tratamiento correcto a los pacientes indicados, en etapas más tempranas de su enfermedad.

Las herramientas de patología computacional que estamos desarrollando en AstraZeneca nos permiten analizar cientos de miles de células por diapositiva con un detalle sin precedentes y mucho más rápido que antes. Este nivel de datos nos da una visión mejorada de lo que sucede dentro de un tumor, cuantificando biomarcadores en tejidos para seleccionar a los pacientes que tienen más probabilidades de responder al tratamiento.
 

Puntuación Continua Cuantitativa (QCS): una nueva frontera en el diagnóstico

Un análisis retrospectivo y exploratorio de 2024 de los resultados de un ensayo de Fase III mostró que la expresión de un objetivo de interés, medida por QCS, era predictiva de los resultados clínicos en pacientes con cáncer de pulmón de células no pequeñas avanzado.⁴ Históricamente, cuando se evaluó utilizando métodos convencionales de inmunohistoquímica, el mismo objetivo no había sido predictivo de las respuestas de los pacientes al tratamiento. Este tipo de análisis sugiere que la medición cuantitativa precisa habilitada por QCS podría mejorar significativamente la selección de pacientes para tratamientos dirigidos correspondientes.

Descubre cómo estamos utilizando la patología computacional para revolucionar el desarrollo de terapias y diagnósticos contra el cáncer en el video a continuación.