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Un equipo de científicos de Estados Unidos, Francia e Italia ha desarrollado un algoritmo de aprendizaje automático llamado SPHINKS que utiliza datos proteogenómicos para identificar posibles objetivos terapéuticos para tratar el glioblastoma multiforme, un cáncer cerebral agresivo y mortal. Los científicos identificaron dos quinasas activas, PKCδ y DNA-PK, que podrían ser efectivas como terapia para el glioblastoma. El algoritmo también puede ser utilizado para identificar quinasas potentes en otros tumores como los de mama, pulmón y cerebro pediátricos.

Investigadores del MIT y Caltech han desarrollado una cápsula digerible con un biosensor que permite rastrear su ubicación dentro del tracto digestivo a través de un campo magnético producido por una bobina electromagnética fuera del cuerpo. El sensor mide el campo magnético circundante y utiliza esa información para calcular su distancia desde la bobina. Para lograr una ubicación precisa, el sistema también incluye un segundo sensor que actúa como punto de referencia.

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