Titre original :
Tissue Phenomics: Profiling Cancer Patients for Treatment Decisions
Contenu du livre :
À l'ère de la numérisation, notre société se transforme en un nouvel état. En particulier, l'intelligence des machines augmente considérablement notre capacité à créer et à assimiler des informations.
Naturellement, les soins de santé sont également touchés par cette tendance et seront encore plus transformés en une discipline axée sur l'informatique à l'avenir. Dans le domaine le plus important de l'histo-pathologie, l'interprétation de coupes de tissus provenant de patients cancéreux, l'informatique aura un impact précoce et considérable sur les décisions de traitement et sera probablement la discipline phare de cette transformation de la médecine. La phénomique tissulaire fournit une méthodologie complète visant à découvrir l'algorithme d'aide à la décision basé sur les tissus le plus précis grâce à l'intégration étroite du développement d'essais, de l'analyse d'images et de la bioinformatique, ainsi que des boucles de rétroaction d'optimisation.
Ce livre décrit la méthodologie de la phénomique tissulaire, ses avantages et ses richesses.
Les différents composants de la phénomique tissulaire sont expliqués dans les différents chapitres. Dans les chapitres 2 à 4 de ce livre, différents auteurs décrivent diverses approches pour convertir la richesse des données de pixels des lames de tissus en informations exploitables à l'aide de méthodes d'analyse d'images basées sur la connaissance et guidées par les données.
Par la suite, la datafication des images et la partie bioinformatique jouent un rôle crucial dans la génération de modèles pronostiques et prédictifs de la progression de la maladie. L'intégration d'autres sources de données telles que la génomique, la radiomique et les informations relatives au patient est également importante et décrite. Comme indiqué dans les chapitres 5 et 6, ces modèles peuvent classer les patients dans des groupes distincts, par exemple ceux qui répondent à une thérapie donnée.
Étant donné que la phénomique tissulaire fournit un vaste ensemble de caractéristiques potentiellement pronostiques (phénes), les deux chapitres se concentrent sur les méthodes robustes de sélection des caractéristiques par des algorithmes avancés de validation croisée de Monte-Carlo. Dans le chapitre 7, nous discutons de multiples exemples d'application de la phénomique tissulaire dans des contextes universitaires et commerciaux et de son impact considérable sur les progrès des sciences biomédicales. S'appuyant sur les succès de la recherche, les chapitres 8 et 9 traitent des applications dans les environnements cliniques et donnent un avant-goût de l'avenir envisagé au chapitre 10, où la classification des tissus et le profilage ultérieur des patients font partie de chaque examen de routine, dans le but d'associer au mieux les patients à la thérapie la plus efficace, telle qu'elle est prédite par les phénes tissulaires.
Autres informations sur le livre :
| ISBN : | 9789814774888 |
| Auteur : | |
| Éditeur : | |
| Langue : | anglais |
| Reliure : | Relié |
| Année de publication : | 2018 |
| Nombre de pages : | 224 |
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