La combinación de la inteligencia artificial con el desarrollo de nuevas tecnologías microscópicas para obtener imágenes de gran resolución de células, abre el camino a nuevas estrategias de diagnóstico y seguimiento de enfermedades.

Un equipo de científicos en España ha creado una inteligencia artificial (IA) innovadora que puede distinguir entre células cancerosas y normales, así como detectar las etapas más tempranas de una infección viral dentro de las células. Los hallazgos, publicados en la revista 'Nature Machine Intelligence', abren nuevas posibilidades para el desarrollo de técnicas de diagnóstico avanzadas y estrategias de seguimiento de enfermedades.

La herramienta, llamada AINU (AI of the NUcleus), analiza imágenes de alta resolución de células obtenidas mediante una técnica de microscopía avanzada conocida como STORM. Esta técnica produce imágenes con una resolución nanométrica, revelando estructuras detalladas que son invisibles para los microscopios tradicionales.

La IA es capaz de detectar cambios internos en las células tan pequeños como 20 nanómetros (nm), que es aproximadamente 5.000 veces más pequeño que el ancho de un cabello humano. Estos cambios son tan sutiles que resultan imperceptibles para el ojo humano utilizando métodos convencionales. Según la profesora de investigación ICREA, Pia Cosma, coautora principal del estudio e investigadora en el Centro de Regulación Genómica (CRG) en Barcelona, «la resolución de estas imágenes es lo suficientemente potente como para que nuestra IA reconozca patrones específicos y diferencias con una precisión notable». Esto incluye cambios en la organización del ADN dentro de las células, lo que permite detectar alteraciones en etapas muy tempranas.

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AINU es una red neuronal convolucional, un tipo de IA diseñada específicamente para el análisis de datos visuales, como las imágenes. En medicina, este tipo de IA se utiliza para analizar imágenes médicas y detectar signos de cáncer o anomalías que podrían pasar desapercibidas para el ojo humano.

AINU también es capaz de detectar infecciones virales en etapas extremadamente tempranas. Por ejemplo, puede identificar cambios en el núcleo de una célula infectada por el virus del herpes simple tipo 1 solo una hora después de la infección. La IA lo logra al detectar pequeñas diferencias en la densidad del ADN, que se producen cuando un virus comienza a alterar la estructura celular.

Ignacio Arganda-Carreras, coautor del estudio e investigador de Ikerbasque en la UPV/EHU, señala que «este método puede detectar células infectadas por un virus muy poco tiempo después de que comience la infección, lo que podría ser crucial para desarrollar mejores tratamientos y vacunas». Además, la coautora Limei Zhong del Hospital Popular Provincial de Guangdong en China añade que «AINU podría ser utilizada para diagnosticar infecciones de manera rápida y precisa a partir de simples muestras de sangre o tejido».

A pesar de los prometedores resultados, los autores del estudio advierten sobre las limitaciones actuales antes de que esta tecnología pueda ser implementada en un entorno clínico. La técnica de imágenes STORM, fundamental para AINU, requiere equipos especializados y es capaz de analizar solo unas pocas células a la vez, lo que puede no ser eficiente para un diagnóstico rápido en clínicas.

Sin embargo, el equipo es optimista sobre el futuro. Pia Cosma menciona que «los avances en las tecnologías de imágenes STORM podrían hacer que estos microscopios estén disponibles en laboratorios más pequeños y eventualmente en entornos clínicos». Además, Davide Carnevali, primer autor del estudio e investigador del CRG, subraya que AINU podría revolucionar la investigación con células madre al acelerar y mejorar la precisión en su detección, contribuyendo también a la reducción del uso de animales en la ciencia.

Aunque los beneficios clínicos de AINU podrían tardar en llegar, la herramienta ya está destinada a acelerar la investigación científica y abrir nuevas vías en el diagnóstico y tratamiento de enfermedades complejas.

Fuente: ABC Salud