Desarrollan IA capaz de detectar el cáncer en etapas tempranas mediante escaneo celular
Un equipo internacional de científicos ha desarrollado una inteligencia artificial (IA) capaz de identificar células cancerosas en las fases más tempranas del tumor. Este avance podría transformar las técnicas de diagnóstico y seguimiento de enfermedades oncológicas al permitir a los médicos intervenir de manera más rápida y precisa.
El proyecto, denominado Al of the Nucleus (AINU), ha contado con la participación de instituciones como el Centro de Regulación Genómica (CRG) de Barcelona, la Universidad del País Vasco (UPV/EHU), el Donostia International Physics Center (DIPC) y la Fundación Biofísica Bizkaia (FBB). AINU analiza imágenes celulares de alta resolución obtenidas mediante microscopía STORM, una técnica que ofrece un nivel de detalle imposible de alcanzar con microscopios convencionales.
Estas imágenes permiten a la IA detectar alteraciones en las células a una escala nanométrica (una milmillonésima parte de un metro), identificando cambios tan pequeños como 20 nm, lo que equivale a 5,000 veces menos que el grosor de un cabello humano. Según la investigadora Pia Cosma del CRG, coautora principal del estudio, esta herramienta podría en el futuro permitir a los médicos «ganar tiempo para controlar la enfermedad, personalizar los tratamientos y mejorar los resultados de los pacientes».
Diagnóstico temprano con una simple muestra de sangre
La capacidad de la IA para detectar cambios celulares en etapas tempranas se demostró en pruebas donde identificó alteraciones en el núcleo de células infectadas con el virus del herpes simple tipo 1 apenas una hora después de la infección. Ignacio Arganda-Carreras, investigador de la UPV/EHU y coautor del estudio, señaló que, a diferencia de los métodos tradicionales que dependen de síntomas visibles, «AINU permite observar pequeños cambios en el núcleo de la célula de inmediato». Limei Zhong, del Hospital Popular Provincial de Guangdong (China), destacó que esta tecnología podría emplearse en el futuro para diagnosticar infecciones a partir de simples muestras de sangre o tejido.
Desafíos para la implementación clínica
A pesar de los prometedores resultados, los autores advierten que aún existen importantes retos antes de que esta tecnología pueda ser utilizada en entornos clínicos. Las imágenes STORM requieren equipos altamente especializados, generalmente disponibles solo en laboratorios avanzados. Además, la infraestructura y conocimientos necesarios para operar esta tecnología representan una inversión significativa.
Otro desafío radica en la capacidad de las imágenes para analizar solo unas pocas células a la vez, lo que en un contexto clínico implicaría la necesidad de capturar imágenes más amplias para un diagnóstico preciso.
Sin embargo, los investigadores confían en que los avances en la tecnología de imágenes STORM harán posible su adopción en laboratorios menos especializados e incluso en clínicas. «Esperamos realizar experimentos preclínicos pronto», concluyó la doctora Cosma.
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