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| Célula madre |
La conversión de datos de células madre en sonidos podría
permitir a los médicos hacer
diagnósticos de cáncer no invasivos e
instantáneos durante un chequeo de rutina. Esto podría reducir
significativamente la angustiosa espera de los resultados que en algunos casos es potencialmente
mortal para los pacientes, además, mejora los tiempos de espera.
Un estudio reciente muestra cómo la sonificación de datos
(donde los datos se transmiten como audio señales en oposición a las ilustraciones
visuales que se transmiten como gráficos) pueden mejorar las técnicas estándar
que actualmente se utilizan en el análisis de células madre. ¿Qué podría
significar esto para el diagnóstico del cáncer?
Un diagnóstico tradicional implica tomar una biopsia, enviarla
al laboratorio y esperar los resultados. Es invasiva y puede tomar semanas. En
el futuro, los médicos podrían utilizar dispositivos de retroalimentación de
audio para diagnosticar ciertos tipos de cáncer en el acto mediante el escaneo de un paciente para detectar
señales de sonido específicas. Con retroalimentación médica inmediata, un médico de cabecera puede hacer un
diagnóstico rápido, más seguro y reaccionar al instante.
Al retirar los tejidos cancerosos, incluso una pequeña cantidad que haya quedado
atrás puede resultar peligrosa. Pero al
escuchar los datos en el cuerpo de un
paciente a través de una herramienta de diagnóstico de audio, es más probable para
un cirujano detectar células cancerosas restantes que sólo por inspección
visual. Esta técnica de detección permite reducir el tiempo de la cirugía y
mejora la probabilidad de que todo el tejido canceroso sea eliminado.
Métodos de espectroscopia actuales implican disparar la luz
de un láser en las células y observar cómo reaccionan. Sin embargo, analizar
los resultados y diferenciar células sanas de las células cancerosas, implica
típicamente el uso de análisis de patrón computacional y la asignación del tipo
de célula por el ojo, lo que consume tiempo y no permite la retroalimentación
en tiempo real.
Al clasificar estos datos en señales de audio, es más fácil diferenciar entre los diferentes
tipos de células, mejorando la precisión y permitiendo a los investigadores buscar a través de grandes volúmenes de datos
con gran rapidez.
El estudio preliminar se puso en marcha recientemente en
la Vigésima Conferencia Internacional sobre Visualización
Auditiva. Se trata de una colaboración entre la Universidad de la Ciudad de Birmingham y la
Universidad de Lancashire Central.
Fuente: Science Daily.com
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