La inteligencia artificial (IA), desarrollada por un equipo científico en el que participa el Centro de Regulación Genómica (CRG), puede distinguir células cancerosas de lo normal, así como para detectar las primeras etapas de infección viral en su interior.
Los resultados de este proyecto, en el que han colaborado la Universidad del País Vasco (UPV/EHU), el Donostia International Physics Center (DIPC) y la Fundación Bizkaia Biofísica (FBB), abren el camino al desarrollo. nuevos métodos de diagnóstico y estrategias de seguimiento de enfermedades.
La herramienta, nombre. IA central (AINU), escanea imágenes de células de alta resolución obtenidas con una técnica de microscopía especial llamada STORM, que crea una imagen que captura muchos más detalles de los que pueden ver los microscopios convencionales.
Las imágenes de alta resolución revelan estructuras con resolución a nivel de nanómetros (nm), es decir, una milmillonésima parte de un metro.
Así, la inteligencia artificial puede detectar cambios en células tan pequeñas como 20 nm, o 5.000 veces más pequeñas que el ancho de un cabello humano, cambios que son demasiado pequeños para que los observadores humanos los detecten con métodos tradicionales.
«La resolución de las imágenes es lo suficientemente potente como para reconocer patrones específicos con notable precisión, incluidos cambios en la forma en que se organiza el ADN en las células», explica el profesor de investigación ICREA. Pía Cosmacoautor del estudio e investigador del CRG.
El experto destacó que se espera que en el futuro este tipo de información permita a los médicos «ganar tiempo para monitorizar la enfermedad, personalizar el tratamiento y mejorar los resultados de los pacientes».
Respuesta casi inmediata
La resolución nanométrica de las imágenes permitió a la IA detectar cambios en el núcleo de la célula solo una hora despues que estaba infectado con el virus del herpes simple.
«Por lo general, los médicos tardan un tiempo en detectar una infección porque se basan en síntomas visibles o cambios importantes en el cuerpo», dijo. Ignacio Arganda CarrerasCoautor del estudio e investigador asociado de la UPV/EHU.
Sin embargo, el investigador señaló que con AINU «inmediatamente vemos pequeños cambios en el núcleo celular».
Sucesivamente, Limei Zhong:El coautor del estudio e investigador del Hospital Popular Provincial de Guangdong (GDPH) en China añadió:
Sentar las bases para la formación clínica
Los autores del estudio advierten que todavía necesitan superar «limitaciones importantes» antes de que la tecnología esté lista para ser probada o implementada en entornos clínicos.
Por ejemplo, las imágenes de STORM solo se pueden capturar con equipo especializado que generalmente solo se encuentra allí. laboratorios de investigación biomédica.
De manera similar, instalar y mantener sistemas de imágenes requeridos por IA requiere «una inversión significativa tanto en hardware como en habilidades técnicas», según los investigadores.
Otro posible inconveniente es que estas imágenes se analizan varias células simultáneamenteEntonces, con fines de diagnóstico, los médicos necesitarán capturar más células en una sola imagen para detectar o monitorear la enfermedad.
“Hay avances muy rápidos en las imágenes STORM, por lo que pronto los microscopios podrían estar disponibles en laboratorios pequeños o menos especializados e incluso en la clínica. Esperamos realizar pronto ensayos preclínicos”, subrayó el Dr. Kosma.
