El Hospital Universitario de Bellvitge (HUB) será el primero de España en implementar en práctica clínica habitual la Icobrain, una herramienta basada en la inteligencia artificial (IA), para personalizar el tratamiento de la esclerosis múltiple (EM). El proyecto pionero del HUB para mejorar el diagnóstico y seguimiento de la EM mediante la IA y el análisis de resonancias magnéticas se llama ImaginEM y se lleva a cabo en colaboración con Novartis e Icometrix y tiene una duración inicial de un año. La Icobrain, ampliamente validada clínicamente para el tratamiento de esta enfermedad neurodegenerativa en hospitales de Bélgica y Estados Unidos, permite la cuantificación objetiva de resonancias magnéticas cerebrales para optimizar la evaluación y el tratamiento de cada paciente según sus características. La esclerosis múltiple es una enfermedad crónica autoinmune provocada por la pérdida de mielina de las neuronas.
Una inteligencia artificial para discriminar a las células cancerosas de las sanas
Un estudio con participación del Centro de Regulación Genómica de Barcelona entrena un algoritmo para detectar alteraciones de tejidos en los estadios iniciales
BarcelonaLa inteligencia artificial (IA) al servicio de la detección del cáncer. Un grupo de investigadores con presencia de científicos catalanes ha desarrollado una herramienta que escanea las células con una resolución altísima y es capaz de diferenciar correctamente las células cancerosas de las sanas, así como detectar las fases más tempranas de la infección viral en el interior de las células.
Los resultados de la investigación compartida entre el Centro de Regulación Genómica (CRG) de Barcelona, la Universidad del País Vasco (UPV/EHU), el Donostia International Physics Center (DIPC) y la Fundación Biofísica Vizcaya (FBB, localizada en el Instituto Biofísica) deben facilitar, en un futuro, detectar tumores orgánicos y líquidos (cánceres de sangre, como la leucemia) con mayor rapidez. El estudio publicado este martes en la revista Nature Machine Intelligence debe permitir, pues, avanzar en el tratamiento y detección del cáncer, a través de una herramienta con gran resolución.
La precisión de esta nueva tecnología se ha conseguido con una técnica microscopía, conocida como STORM, mucho más potente que los microscopios tradicionales. A través de un algoritmo de IA se le ha enseñado para que sepa interpretar las imágenes captadas con gran precisión. El resultado se ha bautizado como AI of the Nucleus (AINU), que, para ilustrarlo gráficamente, es como una lupa gigante inteligente que sabe discriminar qué tejidos están sufriendo alteraciones y cuáles se mantienen sanos.
En conversación telefónica con este diario, la investigadora del CRG y una de las autoras del estudio, Pia Cosma, expone que a través de la IA se ha desarrollado un algoritmo que, junto con las imágenes de alta resolución , “permite identificar algunos cambios de la cromatina dentro del núcleo de la célula”, es decir, dónde se encuentra el ADN. Para hacernos una idea, las imágenes tienen tanta calidad que logran detectar cambios –“reordenamientos”, en palabras del especialista– dentro de las células hasta 5.000 veces más pequeñas que el grosor de un cabello.
Este nivel tan alto de resolución debe permitir hacer frente a que ahora los científicos todavía se encuentran con que la maquinaria actual no tiene suficiente precisión para captar los inicios de estas anomalías en las células porque son cambios imperceptibles por los métodos tradicionales. Además, tal y como señala Cosma, la nueva técnica tiene el gran beneficio que puede obtener resultados con tan sólo una pequeña muestra del material.
Aunque la investigación todavía está en fase de laboratorio, la investigadora confía en poder avanzar y que los resultados positivos se puedan introducir en la medicina para humanos. De esta forma, los cambios celulares aportarán a los médicos una información valiosa para empezar el tratamiento cuando el cáncer todavía está en un estado inicial. En otras palabras, se puede “ganar tiempo”, subraya Cosma, quien indica que esto permitirá poder personalizar las terapias y, en consecuencia, será más fácil que mejoren los pronósticos de los enfermos.
La resolución nanométrica de las imágenes también ha facilitado detectar cambios en el núcleo de una célula sólo una hora después de que fuera infectada por el virus del herpes simple tipo 1. Normalmente, los médicos tardan un tiempo en detectar una infección porque "se basan en síntomas visibles o cambios mayores en el cuerpo", afirma Ignacio Arganda-Carreras, coautor del estudio e investigador asociado de la UPV/EHU, en Efe.
