Estudio con tecnología “Big Data” y técnicas de “Deep Learning” y secuenciación masiva en cáncer de mama, para predecir el riesgo de metástasis a distancia.

El proyecto se centra, por un lado, en una recopilación de mujeres diagnosticadas con cáncer de mama con ganglios linfáticos en el momento del diagnóstico.

El objetivo es realizar un estudio de variables, las características macroscópicas del tumor, y las características histológicas teniendo en cuenta si tienen invasión penineural e infiltración de la piel. Dichas preparaciones se van a someter a un proceso de escaneado, con lo que se obtendrán una serie de imágenes que se van a procesar con la técnica Deep Learning. Dicha técnica se basa en una serie de redes neuronales convolucionales de procesamiento de imágenes con las que se podrán obtener una serie de patrones. Estos datos se van a introducir en una plataforma que utiliza Big Data para, a su vez, estudiar una serie de genes con técnicas de secuenciación masiva.

Con la plataforma se va a intentar el procesamiento de todos estos datos para poder crear una serie de algoritmos y lograr que la plataforma sea capaz de predecir el riesgo de metástasis a distancia de las mujeres que han tenido metástasis en ganglio.