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Lucha contra el cáncer con la investigación espacial


Una muestra de pulmón que se analizó utilizando la misma máquina de algoritmos que fueron desarrollados originalmente para la investigación del espacio de aprendizaje. Crédito de la imagen: Temprana investigación detección Network y la Universidad de Colorado.

JPL e Instituto Nacional del cáncer renuevan Alianza de Big Data

Todos los días, NASA nave espacial viga baja cientos de tetrabytes de datos, que tiene que ser codificado, almacenado y distribuido a los científicos en todo el mundo. Cada vez más, inteligencia artificial ayuda a "leer" estos datos, destacando las similitudes entre conjuntos de datos que los científicos podrían perderse.

Durante los últimos 15 años, las técnicas de grandes datos por el Laboratorio de Propulsión a Chorro de la NASA en Pasadena, California, han estado revolucionando la investigación biomédica. En 06 de septiembre de 2016, JPL y el Instituto Nacional del cáncer (NCI), parte de los institutos nacionales de salud, renuevan una alianza de investigación hasta el 2021, ampliar el desarrollo de la ciencia de los datos que se originó en la exploración espacial y ahora apoya a nuevos descubrimientos de cáncer.

El NCI apoya temprana detección investigación red (EDRN) es un consorcio de investigadores biomédicos que comparten datos anónimos sobre biomarcadores del cáncer, producto químicos o las firmas genéticas relacionadas con los cánceres específicos. Su objetivo es reunir todos los datos de su investigación en una red única, buscar, con el objetivo de traducir su trabajo colectivo en técnicas para el diagnóstico precoz del cáncer o el riesgo de cáncer.

En el tiempo que han trabajado juntos, JPL y de EDRN, los esfuerzos han llevado al descubrimiento de seis nuevos alimentos y cáncer aprobados por la administración de drogas y nueve aprobados para su uso en enmiendas de mejora de laboratorios clínicos laboratorios. La FDA ha aprobado cada uno de estos biomarcadores para el uso en el diagnóstico y la investigación del cáncer. Estos biomarcadores aprobado por agencia han sido utilizados en pruebas diagnósticas paciente más de 1 millón en todo el mundo.

"Después de la Fundación de EDRN en 2000, la red necesita para tomar los datos de varios estudios sobre biomarcadores del cáncer y crear una red única, búsqueda de resultados de la investigación para los científicos," dijo Sudhir Srivastava, jefe de grupo de investigación de biomarcadores de cáncer del NCI y jefe de EDRN. JPL había décadas de experiencia en trabajo similar de la NASA, donde naves espaciales transmiten cientos de Tetrabytes de datos codificado, almacenado y distribuido a los científicos en todo el mundo.

Dan Crichton, el director del centro de JPL para datos de ciencia y tecnología, una iniciativa conjunta con Caltech en Pasadena, California, ayudó a establecer un centro de informática basada en JPL dedicado a apoyar los esfuerzos de grandes datos de EDRN. En la renovada asociación, JPL está ampliando sus esfuerzos de la ciencia de los datos a la investigación y aplicación de tecnologías para programas adicionales financiados por el NCI. Esos programas incluyen EDRN, el Consorcio para las lesiones Cellular Characterization of Screen-Detected y Molecular y la tecnología informática para la iniciativa de investigación del cáncer.

"Desde un punto de vista de la NASA, hay importantes oportunidades para desarrollar nuevas capacidades de ciencia de datos que pueden apoyar tanto la misión de explorar el espacio y el cáncer investigación utilizando enfoques metodológicos comunes," Crichton dijo. "Tenemos una gran oportunidad para perfeccionar las técnicas y crecer tecnologías de datos del JPL, al servir a nuestra nación.

Crichton dijo que JPL ha liderado el camino a la hora de tomar datos de crudas observaciones a conclusiones científicas. Un ejemplo: JPL a menudo se ocupa de las mediciones de una variedad de sensores--digamos, cámaras y espectrómetros de masas. Tanto pueden utilizarse para estudiar una estrella, planeta o similar objeto. Pero se necesita software especial para reconocer que las lecturas de muy diversos instrumentos se relacionan uno con el otro.

Hay un problema similar en la investigación del cáncer, donde las lecturas de diferentes pruebas biomédicas o instrumentos requieren correlación uno con el otro. Para que eso suceda, los datos tienen que estar estandarizados y algoritmos deben ser "enseñados" a saber lo están buscando.

El momento de su fundación, reto de EDRN desde access. Centros de investigación en todo los Estados Unidos tenían gran número de especímenes de biomarcadores, pero cada uno tenía su propia forma de etiquetar, almacenar y compartir sus conjuntos de datos. Diez sitios pueden tener muestras de alta calidad para el estudio, pero si sus elementos de datos comunes, edad del paciente, tipo de cáncer y otras características - no aparece uniformemente, no puede ser estudiados como un todo.

"No sabíamos si eran especímenes de la temprana-etapa o fase, o si se trataba de cualquier nivel de tratamiento", dijo Srivastava. «Y JPL nos dijo, ' que hacer con este tipo de cosas todo el tiempo! Que es cómo gestionar nuestro sistema de datos planetario. "

La red ha desarrollado, ha añadido a miembros de decenas de instituciones, entre ellas Geisel School of Medicine de Dartmouth College; Massachusetts General Hospital de medicina de Harvard; Grupo de medidas de escala genoma de NIST de Stanford; Universidad de Texas MD Anderson Cancer Center; y otros numerosos.

Christos Patriotis, director del programa de grupo de investigación de biomarcadores de cáncer del NCI, dijo que los miembros de la red ahora incluyen investigadores internacionales desde el Reino Unido, China, Japón, Australia, Israel y Chile.

"Cuanto más que ampliamos los datos más que integrar," Patriotis dijo. "En lugar de silos, ahora nuestros socios pueden integrar sus hallazgos. Cada sistema puede hablar a los demás."

A medida que avanza la colaboración de JPL y del NCI, próximos pasos incluyen la tecnología de reconocimiento de imágenes, como ayudar a imágenes de archivo EDRN de especímenes de cáncer. Esas imágenes podrían ser analizadas por visión por computador, que actualmente se utiliza para punto similitudes en racimos de la estrella y otras investigaciones de Astrofísica.

En un futuro cercano, dijo Crichton, los algoritmos de aprendizaje de máquinas podían comparar una TC con un archivo de imágenes similares, buscando signos tempranos de cáncer basado en la edad del paciente, antecedentes étnicos y otros datos demográficos.

"Desarrollar más métodos automatizados para detectar y clasificar las características en imágenes, vemos grandes oportunidades para mejorar el descubrimiento de datos," dijo de Crichton. "Tenemos ejemplos donde han transferido algoritmos para detección de características en imágenes de Astronomía biología y viceversa."


NGC 3718, NGC 3729 y otras galaxias han sido analizados mediante algoritmos de aprendizaje de máquina que pueden "enseñarse" a reconocer similitudes astrofísicas. La misma tecnología está siendo aplicada ahora a imágenes cáncer. Crédito de la imagen: Catalina Sky Survey, Universidad de Arizona y Catalina Realtime transitorios encuesta, Caltech.

For more information on the research, visit:
http://edrn.cancer.gov
Caltech manages JPL for NASA

Andrew Good
Jet Propulsion Laboratory, Pasadena, Calif.
818-393-2433
andrew.c.good@jpl.nasa.gov

Traducción: El Quelonio Volador

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