Crean una IA capaz de distinguir entre células cancerosas y normales

Un equipo científico 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) ha desarrollado una inteligencia artificial 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. Los hallazgos, publicados en la revista Nature Machine Intelligence, abren el camino para desarrollar nuevas técnicas de diagnóstico y estrategias de seguimiento de enfermedades.

La herramienta, denominada 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.

Las instantáneas de alta definición revelan estructuras con una resolución a escala nanométrica, es decir, una milmillonésima parte de un metro. De esta manera, la IA puede detectar reordenamientos dentro de las células tan pequeños como 20 nm. Estas alteraciones son demasiado pequeñas y sutiles para que los observadores humanos las detecten con los métodos tradicionales.

“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. Creemos que, 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”, afirma la profesora de investigación ICREA Pia Cosma, coautora principal del estudio e investigadora del Centro de Regulación Genómica (CRG) en Barcelona.

Una respuesta casi inmediata

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. El modelo puede detectar la presencia del virus al encontrar pequeñas diferencias en la densidad del ADN, lo que ocurre cuando un virus comienza a alterar la estructura del núcleo de la célula.

“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”, afirma Ignacio Arganda-Carreras, coautor del estudio e investigador asociado de Ikerbasque en la UPV/EHU y afiliado al FBB-Instituto Biofísica y al DIPC en San Sebastián/Donostia.

“Se puede usar esta tecnología 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. 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”, añade Limei Zhong, coautora principal del estudio e investigadora del Hospital Popular Provincial de Guangdong (GDPH) en Guangzhou, China.

Los autores del estudio avisan que aún tienen que superar importantes limitaciones antes de que la tecnología esté lista para ser probada o implementada en un entorno clínico. Pero, aunque los beneficios clínicos pueden tardar años en llegar, se espera que, a corto plazo, la AINU acelere la investigación científica.

---