La IA, llamada AINU (AI of the NUcleus), puede identificar alteraciones dentro de las células con alta precisión, diferenciando entre células cancerosas y normales, y detectando infecciones virales.
Un grupo de investigadores ha desarrollado una herramienta de inteligencia artificial (IA) que puede detectar el cáncer y las infecciones virales en etapas extremadamente tempranas, gracias a una tecnología de imágenes a escala nanométrica.
El avance, publicado en Nature Machine Intelligence, abre la puerta a diagnósticos más rápidos y precisos, así como a la personalización de tratamientos.
La IA, llamada AINU (AI of the NUcleus), puede identificar alteraciones dentro de las células con una precisión sin precedentes, diferenciando entre células cancerosas y normales, y detectando infecciones virales solo una hora después de que la célula haya sido infectada.
Utilizando una técnica avanzada de microscopía llamada STORM, AINU analiza imágenes de alta resolución capaces de capturar detalles de apenas 20 nanómetros, unas 5,000 veces más pequeños que el grosor de un cabello humano.
"Con esta resolución, la IA reconoce patrones celulares específicos que son imposibles de detectar para el ojo humano", explicó Pia Cosma, coautora del estudio e investigadora del Centro de Regulación Genómica (CRG) en Barcelona. Los patrones incluyen reordenamientos en el ADN y otros componentes nucleares, lo que permite a AINU clasificar con precisión si una célula es cancerosa o está infectada por un virus.
El modelo fue entrenado con imágenes de núcleos celulares de diferentes tipos y aprendió a identificar los cambios estructurales que son característicos de las células enfermas. Por ejemplo, la IA detecta con precisión cómo se reorganiza el ADN en las células cancerosas o cómo varía la densidad del ADN durante una infección viral.
Este avance es especialmente prometedor para infecciones como el herpes simple tipo 1, donde AINU puede identificar las alteraciones celulares en apenas una hora. "Nuestro método puede detectar cambios en el núcleo celular mucho antes de que los síntomas de la infección sean visibles", señaló Ignacio Arganda-Carreras, coautor e investigador de la Universidad del País Vasco.
Esto podría transformar el proceso de diagnóstico de infecciones virales, que normalmente depende de la aparición de síntomas visibles.
AINU tiene el potencial de ser utilizada en hospitales y clínicas para diagnósticos más rápidos y efectivos mediante muestras de sangre o tejidos. Sin embargo, el uso clínico aún enfrenta limitaciones importantes, ya que la tecnología STORM requiere equipos costosos que solo están disponibles en laboratorios especializados.
Otro desafío es la capacidad de las imágenes STORM para analizar solo un número limitado de células a la vez. "En un entorno clínico, los médicos necesitan imágenes que capturen muchas más células para hacer diagnósticos eficientes", explicó Limei Zhong, coautora del estudio e investigadora del Hospital Popular Provincial de Guangdong en China.
Aunque su implementación clínica aún está en desarrollo, los investigadores esperan que AINU acelere significativamente la investigación científica, en especial en áreas como la detección de células madre de alta calidad.
"Nuestro modelo puede identificar células madre con gran precisión usando solo muestras teñidas, lo que reduce la dependencia de pruebas en animales y acelera el proceso de investigación", concluyó Davide Carnevali, investigador del CRG y autor principal del estudio.
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