Desarrollan IA que distingue células cancerígenas de las sanas
Un equipo científico desarrolló una inteligencia artificial (IA) capaz de distinguir las células cancerosas de las normales, así como detectar las fases más tempranas de la infección viral en el interior de las células con una precisión nanométrica. Los técnicos están adscritos a instituciones españolas como el Centro de Regulación Genómica (CRG), la Universidad del País Vasco, el Donostia International Physics Center y la Fundación Biofísica Bizkaia.
Los hallazgos, publicados en la revista Nature Machine Intelligence, «abren el camino para desarrollar nuevas técnicas de diagnóstico y estrategias de seguimiento de enfermedades», según explicó la coautora principal del estudio, adscrita al CRG, Pia Cosma.
La IA reconoce patrones nanométricos
La herramienta, AINU (AI of the NUcleus), escanea imágenes de alta resolución de las células, las cuales son obtenidas con una técnica especial de microscopía denominada Storm. Las instantáneas de alta definición revelan estructuras con una resolución a escala nanométrica.
«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», afirmó Cosma.
Además, opinó 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».
Imágenes de resolución nanométrica
Por otra parte, Cosma indicó que el equipo entrenó al modelo de IA «alimentándolo con imágenes de resolución nanométrica del núcleo de muchos tipos diferentes de células en diferentes estados». El modelo aprendió a reconocer patrones específicos al analizar cómo se distribuyen y organizan los componentes nucleares en el espacio tridimensional, y dichos patrones son empleados por la IA para clasificar células entre normales o cancerígenas.
«Por ejemplo, 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», explicó. Cabe destacar que, el modelo también puede detectar la presencia de virus al encontrar pequeñas diferencias en la densidad del ADN.
Fuente: Infosalus
VTV/DC/DS