La inteligencia artificial (IA) se ha convertido en una herramienta fundamental para el avance de la medicina y la investigación científica. Un equipo interdisciplinario de investigadores 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) han desarrollado una innovadora IA que puede diferenciar células cancerosas de células normales, así como detectar las fases más tempranas de infecciones virales dentro de las células con una precisión nanométrica.
Los hallazgos, publicados en la prestigiosa revista Nature Machine Intelligence, abren nuevas posibilidades para el desarrollo de técnicas de diagnóstico y estrategias de seguimiento de enfermedades más eficaces. La profesora de investigación ICREA Pia Cosma, coautora principal del estudio e investigadora del CRG en Barcelona, destaca que esta herramienta podría permitir a los médicos «ganar tiempo para controlar la enfermedad, personalizar los tratamientos y mejorar los resultados de los pacientes».
Escaneo de Imágenes Celulares de Alta Resolución
La IA, denominada AINU (AI of the NUcleus), escanea imágenes de alta resolución de las células obtenidas mediante una técnica especial de microscopía llamada ‘Storm’. Esta metodología crea instantáneas que capturan muchos más detalles de lo que pueden ver los microscopios convencionales, revelando estructuras a escala nanométrica.
Según Pia Cosma, «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».
El equipo científico entrenó el modelo AINU «alimentándolo con imágenes de resolución nanométrica del núcleo de muchos tipos diferentes de células en diferentes estados». De esta manera, el modelo aprendió a reconocer patrones específicos en las células al analizar cómo se distribuyen y organizan los componentes nucleares en el espacio tridimensional.
Detección de Células Cancerosas y Presencia de Virus
Una de las principales aplicaciones de AINU es su capacidad para diferenciar células cancerosas de células normales. Cosma explica que «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». Después del entrenamiento, AINU pudo analizar nuevas imágenes de núcleos celulares y clasificarlas como cancerosas o normales basándose únicamente en estas características.
Además, el modelo también puede detectar la presencia de virus al encontrar pequeñas diferencias en la densidad del ADN. Ignacio Arganda-Carreras, coautor del estudio e investigador asociado de Ikerbasque en la UPV/EHU, destaca que este método «puede detectar células que han sido infectadas por un virus muy pronto después de que comience la infección», lo que podría ayudar a desarrollar mejores tratamientos y vacunas.
Aplicaciones Clínicas y Limitaciones
Los investigadores resaltan que, en hospitales y en la clínica, AINU podría utilizarse para diagnosticar infecciones a partir de una simple muestra de sangre o tejido, lo que haría el proceso más rápido y preciso. Sin embargo, reconocen que aún tienen que «superar importantes limitaciones antes de que la tecnología esté lista para ser probada o implementada en un entorno clínico.
Una de las principales limitaciones es que 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». A pesar de estos desafíos, el equipo de investigación está trabajando para superar estas barreras y llevar esta innovadora IA a la práctica clínica, lo que podría tener un impacto significativo en el diagnóstico y tratamiento de enfermedades.
