Madrid, 28 ago. (Notimex).- Científicos españoles desarrollaron una inteligencia artificial (AI) , capaz de detectar con el cáncer a través imágenes de alta resolución de las células, que permitirán a los médicos dar un diagnóstico oportuno de la enfermedad, la segunda causa de muerte en el mundo, con más de 9.6 millones de muertes al año.
La AI fue desarrollada por expertos del Centro de Regulación Genómica (CRG), la Universidad del País Vasco (UPV/EHU), el Donostia International Physics Center (DIPC) y la Fundación Biofísica Bizkaia (FBB, ubicada en Instituto Biofísica) y dada a conocer este miércoles por la revista Nature Machine Intelligence.
La nueva herramienta médica es capaz de diferenciar las células cancerosas de las normales, así como detectar las fases más tempranas de la infección viral en el interior de las células, por medio de la AINU (AI of the NUcleus), la cual permite el escaneo de imágenes de alta resolución.
Dichas imágenes, revelan estructuras con una resolución a escala nanométrica (nm), es decir una milmillonésima parte de un metro, y se obtienen con una técnica especial llamada STORM, que crea una imagen que captura muchos más detalles en relación con los que pueden ver los microscopios normales.
La IA puede detectar reordenamientos dentro de las células tan pequeñas como 20 nm, cinco mil veces más pequeños que el ancho de un cabello humano. Estas alteraciones son demasiado pequeñas y sutiles para que los observadores humanos las detecten con los métodos tradicionales.
La AINU es una red neuronal convolucional, un tipo de IA diseñado específicamente para analizar datos visuales como las imágenes. Algunos ejemplos de esta herramienta son las que permiten a los usuarios desbloquear teléfonos inteligentes con su cara o los utilizados en coches autónomos para comprender y reconocer objetos en carreteras.
En medicina, las redes neuronales convolucionales se utilizan para analizar imágenes como las mamografías o las tomografías computarizadas e identificar signos de cáncer que el ojo humano podría pasar por alto. También pueden ayudar a los médicos a detectar anomalías en resonancias magnéticas o imágenes de rayos X, lo que ayuda a un diagnóstico más rápido y preciso.
“La resolución de estas imágenes es lo suficientemente potente como para que nuestra IA reconozca patrones específicos y diferencias con una precisión notable, incluidos los cambios en la forma en que se organiza el ADN dentro de las células, lo que ayuda a detectar alteraciones muy pronto después de que se produzcan”, afirmó la investigadora Pia Cosma.
Imágenes de resolución nanométrica
La especialista, profesora , coautora principal del estudio e investigadora del Centro de Regulación Genómica (CRG) en la ciudad de Barcelona, espera que con la información detectada por la IA, los médicos detecten el cáncer de manera oportuna, ganen tiempo para controlar la enfermedad, personalicen los tratamientos y mejoren los resultados.
El equipo desarrollador de la AI entrenó al modelo alimentándolo con imágenes de resolución nanométrica del núcleo de muchos tipos diferentes de células en diferentes estados. El modelo aprendió a reconocer patrones específicos en las células al analizar cómo se distribuyen y organizan los componentes nucleares en el espacio tridimensional.
Las células cancerosas tienen cambios distintivos en su estructura nuclear en comparación con las normales, como alteraciones en la forma en que se organiza su ADN o la distribución de enzimas dentro del núcleo. La AINU pudo analizar los núcleos celulares y clasificarlos como cancerosas o normales.
“Nuestro método puede detectar células que han sido infectadas por un virus muy pronto después de que comience la infección. Normalmente, los médicos tardan un tiempo en detectar una infección porque se basan en síntomas visibles o cambios más grandes en el cuerpo. Pero con AINU, podemos ver pequeños cambios en el núcleo de la célula de inmediato”, afirmó Ignacio Arganda-Carreras, otro de los autores del estudio.
Limitantes
Pese al exitoso hallazgo, los científicos tienen que superar importantes limitaciones antes de que la tecnología esté lista para el entorno clínico, ya que las imágenes STORM solo se pueden tomar con equipos especializados que solo se encuentran en laboratorios de investigación biomédica, cuya instalación y mantenimiento requieren de una inversión importante.
Otra limitación es que las imágenes STORM analizan pocas células a la vez, por lo que, para fines de diagnóstico, especialmente en entornos clínicos donde la velocidad y la eficiencia son cruciales, los médicos necesitarían capturar muchas más células en una sola imagen para poder detectar o monitorear una enfermedad.
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