SAN SEBASTIÁN, 27 Ago. (EUROPA PRESS) -
Un equipo científico del Centro de Regulación Genómica (CRG), la Universidad del País Vasco (UPV/EHU), el Donostia International Physics Center (DIPC) de San Sebastián y la Fundación Biofísica Bizkaia (FBB, localizado en Instituto Biofísica) han desarrollado una inteligencia artificial (IA) que puede diferenciar las células cancerosas de las normales, así como detectar las fases más tempranas de la infección viral en el interior de las células con "precisión nanométrica".
Los hallazgos, publicados en la revista Nature Machine Intelligence, "abren el camino para desarrollar nuevas técnicas de diagnóstico y estrategias de seguimiento de enfermedades", según han explicado la profesora de investigación ICREA Pia Cosma, coautora principal del estudio e investigadora del Centro de Regulación Genómica (CRG) en Barcelona, en un comunicado.
La herramienta, AINU (AI of the NUcleus), escanea imágenes de alta resolución de las células. Las imágenes se obtienen con una técnica especial de microscopía llamada 'Storm', que crea una imagen que captura "muchos más detalles de los que pueden ver los microscopios normales", ha indicado. Las instantáneas de alta definición revelan estructuras con una resolución a escala nanométrica.
"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", ha afirmado.
Además, ha añadido que, en su opiión, "algún día este tipo de información puede permitir a los médicos ganar tiempo para controlar la enfermedad, personalizar los tratamientos y mejorar los resultados de los pacientes".
Por otra parte, ha indicado que el equipo científico entrenó al modelo AINU "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.
"Por ejemplo, las células cancerosas tienen cambios distintivos en su estructura nuclear en comparación con las células normales, como alteraciones en la forma en que se organiza su ADN o la distribución de enzimas dentro del núcleo", ha explicado. Después del entrenamiento, AINU pudo analizar nuevas imágenes de núcleos celulares y clasificarlas como cancerosas o normales basándose solo en estas características.
El modelo también puede detectar la presencia de virus al encontrar pequeñas diferencias en la densidad del ADN.
Por su parte, Ignacio Arganda-Carreras, coautor del estudio e investigador asociado de Ikerbasque en la UPV/EHU, ha destacado que este método "puede detectar células que han sido infectadas por un virus muy pronto después de que comience la infección". Además, ha señalado que "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, se pueden ver pequeños cambios en el núcleo de la célula de inmediato".
Tambián ha destacado que esta tecnología "se puede usar para ver cómo los virus afectan a las células casi inmediatamente después de entrar en el cuerpo, lo que podría ayudar a desarrollar mejores tratamientos y vacunas".
"En hospitales y en la clínica, AINU podría utilizarse para diagnosticar infecciones a partir de una simple muestra de sangre o tejido, lo que hace que el proceso sea más rápido y preciso", ha añadido Limei Zhong, coautora principal del estudio e investigadora del Hospital Popular Provincial de Guangdong (GDPH) en Guangzhou, China.
LIMITACIONES
No obstante los investigadores han reconocido que aún tienen que "superar importantes limitaciones antes de que la tecnología esté lista para ser probada o implementada en un entorno clínico".
En este sentido, han indicado que, por ejemplo, las imágenes Storm "solo se pueden tomar con equipos especializados que normalmente solo se encuentran en laboratorios de investigación biomédica" y también que "analizan pocas células a la vez".
