En un avance pionero en el campo de la biotecnología y la inteligencia artificial (IA), un grupo de investigadores ha desarrollado una IA capaz de detectar el cáncer y las infecciones virales en las primeras fases, con una precisión impresionante a nivel nanométrico. Esta tecnología, llamada AINU (Artificial Intelligence of the Nucleus), tiene el potencial de revolucionar la forma en que diagnosticamos enfermedades, permitiendo a los médicos obtener información vital mucho antes que los métodos convencionales. Este avance, logrado por un equipo multidisciplinario 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), abre la puerta a una nueva era en la medicina de precisión.
AINU: la inteligencia artificial detrás del diagnóstico a nanoescala
El principal protagonista de este avance es AINU, una herramienta de IA diseñada específicamente para analizar imágenes de células en alta resolución obtenidas mediante una técnica de microscopía avanzada conocida como STORM (Microscopía de Reconstrucción de Super-Resolución Estocástica) para detectar el cáncer. STORM permite la captura de imágenes con detalles a una escala nanométrica, lo que significa que los investigadores pueden observar cambios y patrones en las células con una claridad sin precedentes.
Para poner esto en perspectiva, un nanómetro (nm) es una milmillonésima parte de un metro, y una hebra de cabello humano tiene aproximadamente 100.000 nm de ancho. Gracias a la increíble resolución de estas imágenes, la IA puede detectar reordenamientos dentro de las células de hasta 20 nm, lo que equivale a observar estructuras 5.000 veces más pequeñas que el ancho de un cabello humano. Esto representa un avance crucial, ya que estas alteraciones a menudo pasan desapercibidas con los métodos tradicionales de observación celular.
“La resolución de estas imágenes es lo suficientemente potente como para que nuestra IA reconozca patrones específicos y diferencias con una precisión notable, lo que incluye cambios en la organización del ADN dentro de las células. Esto nos ayuda a detectar alteraciones muy temprano, lo cual puede ser clave para el éxito en el tratamiento de enfermedades como el cáncer y las infecciones virales”, señala Pia Cosma, coautora del estudio e investigadora del CRG en Barcelona.
IA y detección de enfermedades: de la medicina tradicional a la de precisión
El uso de inteligencia artificial en la medicina no es nuevo, pero AINU introduce un nuevo nivel de sofisticación. AINU es una red neuronal convolucional, un tipo de IA diseñada específicamente para procesar datos visuales como imágenes. Este tipo de red ya es ampliamente utilizada en áreas como la seguridad móvil, donde permite el desbloqueo de teléfonos a través de reconocimiento facial, o en los vehículos autónomos, que utilizan IA para identificar objetos y obstáculos en la carretera.
Sin embargo, lo que diferencia a AINU de otros sistemas es su capacidad para trabajar con datos a nivel molecular. Esto le permite detectar alteraciones en las células que son indetectables para el ojo humano, incluso con el uso de microscopios convencionales. Por ejemplo, las células cancerosas presentan cambios distintivos en su estructura nuclear, como alteraciones en la organización del ADN y en la distribución de ciertas enzimas dentro del núcleo. AINU es capaz de reconocer estas características sutiles y clasificarlas como normales o cancerosas.
Además, AINU ha demostrado ser eficaz no solo en la detección del cáncer, sino también en la identificación de infecciones virales en sus fases más tempranas. En un estudio reciente, AINU pudo detectar cambios en el núcleo de una célula apenas una hora después de haber sido infectada con el virus del herpes simple tipo 1. Esto es especialmente significativo porque, con los métodos tradicionales, los médicos deben esperar que aparezcan síntomas visibles o que ocurran cambios mayores en el cuerpo antes de poder confirmar una infección.
Aplicaciones potenciales
Aunque esta tecnología aún se encuentra en fases de investigación, los expertos creen que tiene el potencial de transformar el diagnóstico clínico. «Nuestro método puede detectar células infectadas por un virus muy pronto después de que comience la infección. 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 cambios diminutos en el núcleo de la célula de inmediato», comenta Ignacio Arganda-Carreras, coautor del estudio e investigador en la UPV/EHU.
AINU no solo podría ser utilizado en hospitales para diagnosticar infecciones a partir de una simple muestra de sangre o tejido, sino que también tiene aplicaciones más amplias en la investigación científica. Por ejemplo, la herramienta ha mostrado una capacidad impresionante para identificar células madre con una precisión muy alta. Las células madre son células pluripotentes que pueden convertirse en cualquier tipo de célula del cuerpo, y su estudio es crucial para avanzar en terapias regenerativas que podrían reparar o reemplazar tejidos dañados.
Davide Carnevali, primer autor del estudio e investigador del CRG, explica que “AINU puede hacer que el proceso de detección de células madre sea más rápido y preciso, lo que podría acelerar la investigación y, al mismo tiempo, reducir el uso de animales en la ciencia, ya que solo se necesitarían muestras teñidas con marcadores específicos que resalten las características nucleares clave”.
A pesar de su enorme potencial, la implementación de AINU en entornos clínicos todavía enfrenta algunos obstáculos importantes. En primer lugar, las imágenes de STORM, que son fundamentales para el funcionamiento de AINU, solo pueden obtenerse con equipos altamente especializados que suelen encontrarse únicamente en laboratorios de investigación avanzados. La instalación y el mantenimiento de estos sistemas de imagen son costosos y requieren de personal con una formación técnica específica, lo que limita su accesibilidad.
Además, la técnica STORM analiza solo unas pocas células a la vez, lo que puede no ser suficiente para fines de diagnóstico en ambientes clínicos, donde la rapidez y la capacidad de analizar grandes volúmenes de muestras son esenciales. Sin embargo, los investigadores confían en que estos desafíos se podrán superar con los avances rápidos que están ocurriendo en el campo de la microscopía.
