En un futuro la información recopilada con la IA podrá permitir a los médicos «ganar tiempo para controlar la enfermedad, personalizar los tratamientos y mejorar los resultados de los pacientes».

Una inteligencia artificial (IA) desarrollada por un equipo científico en el que ha participado el Centro de Regulación Genómica (CRG) es capaz de diferenciar las células cancerosas de las normales, así como de detectar las fases más tempranas de la infección viral en su interior.

Los hallazgos de este proyecto, en el que también han colaborado la Universidad del País Vasco (UPV/EHU), el Donostia International Physics Center (DIPC) y la Fundación Biofísica Bizkaia (FBB), abren el camino para desarrollar nuevas técnicas de diagnóstico y estrategias de seguimiento de enfermedades.

La herramienta, bautizada como AI of the Nucleus (AINU), escanea imágenes de alta resolución de las células, que se obtienen con una técnica especial de microscopía llamada STORM, que crea una imagen que captura muchos más detalles de los que pueden ver los microscopios normales.

Las instantáneas de alta definición revelan estructuras con una resolución a nivel nanométrico (nm), es decir, una milmillonésima parte de un metro.

Así, la IA puede detectar reordenamientos dentro de las células tan pequeñas como 20 nm o 5 000 veces menores que el ancho de un cabello humano, alteraciones demasiado pequeñas como para que los observadores humanos las detecten con los métodos tradicionales.

«La resolución de las imágenes es suficientemente potente como para reconocer patrones específicos con una precisión notable, incluidos los cambios en la forma en que se organiza el ADN en las células», ha explicado la profesora de investigación ICREA Pia Cosma, coautora principal del estudio e investigadora del CRG.

La experta ha destacado que se prevé que en un futuro este tipo de información pueda permitir a los médicos «ganar tiempo para controlar la enfermedad, personalizar los tratamientos y mejorar los resultados de los pacientes».

Una respuesta casi inmediata

La resolución nanométrica de las imágenes permitió que la IA detectara cambios en el núcleo de una célula solo una hora después de que fuera infectada por el virus del herpes simple tipo uno.

«Normalmente, los médicos tardan un tiempo en detectar una infección porque se basan en síntomas visibles o cambios mayores en el cuerpo», ha afirmado Ignacio Arganda-Carreras, coautor del estudio e investigador asociado de la UPV/EHU.

Sin embargo, el investigador ha apuntado que, con AINU, «vemos pequeños cambios en el núcleo de la célula inmediatamente».

Por su parte, Limei Zhong, coautora principal del estudio e investigadora del Hospital Popular Provincial de Guangdong (GDPH) en Guangzhou (China), ha agregado: «En hospitales y en la clínica, AINU podría utilizarse para diagnosticar infecciones a partir de una simple muestra de sangre o tejido».

Sentando las bases para la preparación clínica

Los autores del estudio avisan de que todavía deben 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 pueden tomarse con equipos especializados que normalmente solo se encuentran en laboratorios de investigación biomédica.

Asimismo, la instalación y el mantenimiento de los sistemas de imágenes que requiere la IA suponen, según los investigadores, «una importante inversión tanto en equipos como en competencias técnicas».

Otro posible contratiempo es que estas imágenes analizan pocas células a la vez, por lo que, para fines de diagnóstico, los médicos necesitarían capturar muchas más células en una sola imagen para poder detectar o monitorizar una enfermedad.

«Hay muchos avances rápidos en el campo de las imágenes STORM, por lo que los microscopios pronto podrán estar disponibles en laboratorios más pequeños o menos especializados e incluso en la clínica. Esperamos realizar experimentos preclínicos pronto», ha subrayado la doctora Cosma.

27 agosto 2024|Fuente: EFE |Tomado de la Selección Temática sobre Medicina de Prensa Latina. Copyright 2024. Agencia Informativa Latinoamericana Prensa Latina S.A.|Noticia

Científicos de la Universidad de California en San Francisco, Estados Unidos, hallaron una manera de predecir la enfermedad de Alzheimer hasta siete años antes de que aparezcan los síntomas, publicó hoy la revista Nature Aging. Según el artículo esto es mediante el análisis de los registros de los pacientes con aprendizaje automático. Las condiciones que más influyeron en la predicción del Alzheimer fueron el colesterol alto y, en el caso de las mujeres, la osteoporosis, una enfermedad que debilita los huesos.

El trabajo demuestra la promesa de utilizar inteligencia artificial (IA) para detectar patrones en datos clínicos que luego pueden usarse para rastrear grandes bases de datos genéticas para determinar qué está impulsando ese riesgo. ‘Este es un primer paso hacia el uso de la IA en datos clínicos de rutina, no sólo para identificar el riesgo lo antes posible, sino también para comprender la biología detrás de él’, dijo la autora principal del estudio, Alice Tang, estudiante de doctorado en el Laboratorio Sirota en el centro universitario.

El poder de este enfoque de IA proviene de la identificación de riesgos basados en combinaciones de enfermedades, explicaron los expertos. El Alzheimer, una forma progresiva y mortal de demencia que destruye la memoria, afecta a unos 6,7 millones de estadounidenses, casi dos tercios de los cuales son mujeres.

El riesgo de contraer la enfermedad aumenta con la edad y las mujeres tienden a vivir más que los hombres, pero eso no explica completamente por qué la padecen más mujeres que hombres. Los investigadores utilizaron la base de datos clínica de más de cinco millones de pacientes para buscar condiciones concurrentes en pacientes que habían sido diagnosticados con Alzheimer.

Descubrieron que podían identificar con un 72 por ciento de poder predictivo quién desarrollaría la enfermedad hasta siete años antes. Varios factores, entre ellos la hipertensión, el colesterol alto y la deficiencia de vitamina D, fueron predictivos tanto en hombres como en mujeres. La disfunción eréctil y el agrandamiento de la próstata también fueron predictivos para los hombres. Pero para las mujeres, la osteoporosis fue un predictor particularmente importante, lo cual no significa que todas las personas con esta enfermedad ósea, que es común entre las mujeres mayores, contraerán Alzheimer.

21 febrero 2024 | Fuente: Prensa Latina | Tomado de la Selección Temática sobre Medicina de Prensa Latina. Copyright 2019. Agencia Informativa Latinoamericana Prensa Latina S.A

En el proceso de fabricación de organoides, la tecnología de bioimpresión no sólo facilita la creación y el mantenimiento de formas y estructuras biológicas complejas en 3D, sino que también permite la estandarización y el control de calidad durante la producción. Y la adición de inteligencia artificial, que puede validar el potencial del producto en el proceso de fabricación, permite proporcionar una fuente de células para el organoide más estandarizada en términos de viabilidad, función, etc. En otras palabras, se espera que la bioimpresión combinada con la inteligencia artificial permita realizar diagnósticos en tiempo real de los organoides y, en última instancia, obtener modelos in vitro homogeneizados de alta calidad.

El profesor Hyungseok Lee, del Departamento de Ingeniería Mecánica y Biomédica de la Universidad Nacional de Kangwon, expuso su opinión sobre el futuro desarrollo de la fabricación de organoides el 6 de marzo en Cyborg and Bionic Systems.

Los organoides con capacidad de autoorganización y ensamblaje tienen amplias perspectivas de investigación y aplicación. Además de la simulación más básica del desarrollo de órganos humanos que no puede estudiarse en modelos animales, los organoides también pueden reproducir patologías humanas en lugar de animales para completar la investigación. Además, debido a la cómoda personalización de las fuentes celulares, los organoides también podrían utilizarse como «sustitutos» de pacientes clínicos para predecir personalmente los mejores agentes terapéuticos.

Sin embargo, un organoide tan utilizado se enfrenta a la dificultad de estandarizar su producción. Debido a las diferencias en el experimentador, las condiciones de cultivo y las condiciones celulares, el organoide, aunque permite modelizar la enfermedad, no puede mostrar propiedades estrictamente consistentes para su aplicación en el cribado de nuevos fármacos, especialmente en el proceso de cuantificación. Además, mantener todos los nutrientes, factores de crecimiento y metabolitos en equilibrio constante es un reto técnico durante el crecimiento del organoide, lo que también puede causar discrepancias con el tejido diana real.

La bioimpresión, especialmente la bioimpresión por extrusión, permite la fabricación estandarizada de componentes organoides con una composición y estructura celular compleja, controlando la calidad y minimizando la intervención humana. Además, la tecnología de bioimpresión también podría facilitar la automatización de los procesos de fabricación. La alta resolución es fundamental para la bioimpresión de organoides, con lo que se espera realizar la fabricación de organoides vascularizados con red de perfusión y superar la limitación del transporte pasivo de sustancias.

La inteligencia artificial está acaparando actualmente la atención por su capacidad para supervisar y controlar la calidad del objeto final que se explota. El proceso de bioimpresión que incorpora para crear organoides monitoriza en tiempo real el estado de las células y las estructuras impresas, proporcionando retroalimentación para una impresión fina que garantice la resolución. Este tipo de fabricación de órganos abre perspectivas de futuro para la modelización de enfermedades complejas y el ensayo combinatorio de nuevos fármacos.

Abril 15/2023 (EurekaAlert!) – Tomado de News Releases. Copyright 2023 by the American Association for the Advancement of Science (AAAS).

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