Imagen tridimensional del núcleo de una célula cancerosa
Ciencia
Investigadores españoles desarrollan una IA capaz de diferenciar las células cancerosas de las normales
El sistema logró detectar cambios en el núcleo de una célula solo una hora después de que esta fuese infectada por un virus
Un equipo científico del Centro de Regulación Genómica (CRG) en Barcelona, la Universidad del País Vasco (UPV/EHU), el Donostia International Physics Center (DIPC) y la Fundación Biofísica Bizkaia (FBB) han desarrollado una inteligencia artificial (IA) que puede reconocer patrones específicos y cambios en las moléculas de ADN del cáncer, por lo que es capaz de diferenciar las células cancerosas de las normales, así como detectar las fases más tempranas de la infección viral en su interior.
Este hallazgo abre el camino para desarrollar nuevas técnicas de diagnóstico y estrategias de seguimiento de enfermedades. «Normalmente, los médicos tardan un tiempo en detectar una infección porque se basan en síntomas visibles o cambios mayores en el cuerpo», ha afirmado Ignacio Arganda-Carreras, coautor del estudio e investigador asociado de la UPV/EHU. Sin embargo, el investigador ha apuntado que con esta herramienta «vemos pequeños cambios en el núcleo de la célula inmediatamente».
Respuesta casi inmediata
La herramienta, bautizada como AI of the Nucleus (AINU), escanea imágenes de las células en alta resolución a través del STORM, una técnica especial de microscopía especializada en capturar los detalles que se les escapan a los microscopios convencionales.
Imagen de altísima resolución de una célula cancerosa, a través de STORM
Las instantáneas de alta definición revelan estructuras con una resolución a nivel nanométrico (nm), es decir, una milmillonésima parte de un metro. La resolución nanométrica de las imágenes permitió que la IA detectara cambios en el núcleo de una célula solo una hora después de que fuera infectada por el virus del herpes simple tipo 1.
Altísima precisión
De esta forma, se pueden detectar reordenamientos dentro de las células tan pequeñas como 20 nm o 5.000 veces menores que el ancho de un cabello humano, alteraciones demasiado pequeñas como para que los observadores humanos las detecten con los métodos tradicionales.
«La resolución de las imágenes es suficientemente potente como para reconocer patrones específicos con una precisión notable, incluidos los cambios en la forma en que se organiza el ADN en las células», ha explicado la profesora de investigación ICREA, Pia Cosma, coautora principal del estudio e investigadora del Centro de Regulación Genómica (CRG) en Barcelona.
Por su parte, Limei Zhong, coautora principal del estudio e investigadora del Hospital Popular Provincial de Guangdong (GDPH) en Guangzhou (China), ha agregado: «En hospitales y en la clínica, AINU podría utilizarse para diagnosticar infecciones a partir de una simple muestra de sangre o tejido». Sin embargo, los autores del estudio avisan de que todavía deben superar «importantes limitaciones» antes de que la tecnología esté lista para ser probada o implementada en un entorno clínico.
