Una IA capaz de detectar células tumorales con precisión nanométrica avanza en la detección precoz del cáncer

Una inteligencia artificial (IA) desarrollada por el Centro de Regulación Genónomica (CRG) es capaz de diferenciar las células tumorales de las normales con precisión nanométrica. Un nanómetro equivale a una milmillonésima parte de un metro: un pelo de cabello humano tiene unos 100.000 nanómetros de ancho ). Esta herramienta, así, abre la puerta a la detección, aun más precoz y precisa, del cáncer.

El hallazgo, que permite además diagnosticar las fases más tempranas de la infección viral (como por ejemplo el herpes simple tipo 1) en el interior de las células, ha sido publicado en 'Nature Machine Intelligence'. Esta herramienta ha sido creada en colaboración con la Universidad del País Vasco (UPV/EHU), el Donostia International Physics Center (DIPC) y la Fundación Biofísica Bizkaia (FBB, localizado en Instituto Biofísica).

"Hemos utilizado un algoritmo de IA combinado con una microscopía de alta definición para identificar células tumorales de la piel", explica a este diario la profesora de investigación ICREA Pia Cosma, coautora principal del estudio e investigadora del Centro de Regulación Genómica (CRG). "Lo novedoso es que la combinación de estas dos tecnologías nos lleva a una resolución muy elevada", añade.

Escaneo de alta resolución

La herramienta se llama AINU ('AI of the NUcleus) y escanea imágenes de alta resolución de las células. Las imágenes se obtienen con una técnica especial de microscopía llamada Storm, 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.

"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 poco después de que se produzcan", asegura Cosma, convencida de que, "algún día", este tipo de información permitirá a los médicos "ganar tiempo" para controlar la enfermedad, "personalizar" los tratamientos y "mejorar" los resultados de los pacientes.

Las limitaciones

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. Por ejemplo, las imágenes Storm solo se pueden tomar con equipos especializados que normalmente solo se encuentran en laboratorios de investigación biomédica. La instalación y el mantenimiento de los sistemas de imágenes que requiere la IA es una inversión importante tanto en equipos como en competencias técnicas.

Además, en esta investigación, los científicos han utilizado células humanas de la piel, así cómo células madre, pero no "células primaria de pacientes". Pero, en "un tiempo", cuando esté más desarrollada, esta técnica será una realidad en los hospitales. "Nos servirá para detectar más precozmente el cáncer. Próximamente la aplicaremos en el cáncer de la sangre, pero más adelante se podrá dirigir a otros tipos de cáncer", reconoce Cosma.

En qué consiste AINU

AINU es un tipo de IA diseñada específicamente para analizar datos visuales como las imágenes. Algunos ejemplos incluyen herramientas de IA que permiten a los usuarios desbloquear teléfonos inteligentes con su cara u otras que utilizan los coches autónomos para comprender y navegar por entornos mediante el reconocimiento de objetos en la carretera.

En medicina, las redes neuronales convolucionales (AINU es un ejemplo) se utilizan para analizar imágenes médicas como las mamografías o las tomografías computarizadas e identificar signos de cáncer que el ojo humano podría pasar por alto. También pueden ayudar a los médicos a detectar anomalías en resonancias magnéticas o imágenes de rayos X, lo que ayuda a realizar un diagnóstico más rápido y preciso.

AINU reconoce patrones específicos en las células al analizar cómo se distribuyen y organizan los componentes nucleares en el espacio tridimensional. 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.

Detección de infecciones

En paralelo, la resolución nanométrica de las imágenes permite que la IA detecte cambios en el núcleo de una célula solo una hora después de que sea infectada por un virus, como por ejemplo el del herpes simple tipo 1. "Nuestro método puede detectar células que han sido infectadas por un virus muy poco 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 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 y vacunas. 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.