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Microscopio con IA detecta coágulos de sangre mortales antes de reproducirse

Por el equipo editorial de LabMedica en español
Actualizado el 17 May 2025
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Imagen: las imágenes analizadas por IA del microscopio FDM muestran grupos de plaquetas en movimiento (foto cortesía de Hirose et al CC-BY-ND)
Imagen: las imágenes analizadas por IA del microscopio FDM muestran grupos de plaquetas en movimiento (foto cortesía de Hirose et al CC-BY-ND)

Las plaquetas son pequeñas células sanguíneas que actúan como agentes de emergencia en el cuerpo, acudiendo rápidamente a las zonas lesionadas para ayudar a detener el sangrado mediante la formación de coágulos. Sin embargo, a veces las plaquetas pueden reaccionar de forma exagerada, lo que provoca complicaciones. En las enfermedades cardíacas, en particular la enfermedad arterial coronaria (EAC), las plaquetas desempeñan un papel fundamental al contribuir a la formación de coágulos sanguíneos en las arterias, lo que puede causar infartos o accidentes cerebrovasculares. Para reducir el riesgo de coágulos peligrosos, los pacientes con EAC suelen recibir antiagregantes plaquetarios. A pesar de ello, sigue siendo difícil evaluar con precisión la eficacia de estos fármacos en cada paciente, lo que convierte la monitorización de la actividad plaquetaria en un objetivo vital para los profesionales sanitarios y los investigadores. Ahora, un avance en la investigación permite observar la actividad de la coagulación sanguínea en tiempo real, sin necesidad de procedimientos invasivos.

En un nuevo estudio, investigadores de la Universidad de Tokio (Tokio, Japón) utilizaron un novedoso microscopio e inteligencia artificial (IA) para monitorizar la agregación plaquetaria en pacientes con EAC, allanando el camino para tratamientos más seguros y personalizados. El estudio publicado en Nature Communications destaca el sistema diseñado para rastrear plaquetas en movimiento mediante un dispositivo óptico de alta velocidad combinado con análisis de IA. El equipo empleó un microscopio multiplexado por división de frecuencia (FDM), un sofisticado dispositivo que funciona como una cámara superrápida que captura imágenes detalladas de células sanguíneas en flujo. Similar a las cámaras de tráfico que graban cada vehículo, este microscopio toma miles de instantáneas de células sanguíneas en movimiento por segundo. Al analizar estas imágenes con IA, el sistema puede distinguir entre plaquetas individuales (similar a un solo automóvil), grupos de plaquetas (como un atasco de tráfico) e incluso glóbulos blancos (comparables a un coche de policía en el atasco).

Los investigadores probaron esta técnica en muestras de sangre de más de 200 pacientes. Los resultados revelaron que los pacientes con síndrome coronario agudo presentaron una mayor cantidad de agregados plaquetarios en comparación con aquellos con síntomas crónicos, lo que indica que la tecnología podría monitorear eficazmente el riesgo de coagulación en tiempo real. Uno de los hallazgos más significativos fue que una simple extracción de sangre del brazo, en lugar de la de las arterias coronarias, podría proporcionar información casi idéntica. Normalmente, para comprender qué sucede en las arterias, los médicos deben realizar procedimientos invasivos, como insertar un catéter en la muñeca o la ingle para recolectar sangre. Sin embargo, este estudio demostró que una muestra de sangre regular tomada del brazo puede brindar información valiosa sobre la actividad plaquetaria en las arterias, lo que hace que el proceso sea más seguro, más conveniente y menos invasivo. El objetivo final de esta investigación es permitir que los médicos ofrezcan tratamientos más personalizados para las enfermedades cardíacas.

“Al igual que algunas personas necesitan más o menos analgésicos según su organismo, descubrimos que cada persona responde de forma diferente a los antiagregantes plaquetarios. De hecho, algunos pacientes sufren trombosis recurrentes y otros sufren recurrencias de hemorragias incluso con los mismos antiagregantes plaquetarios”, afirmó el Dr. Kazutoshi Hirose, profesor adjunto del Hospital Universitario de Tokio y autor principal del estudio. “Nuestra tecnología puede ayudar a los médicos a observar el comportamiento de las plaquetas de cada individuo en tiempo real. Esto significa que los tratamientos podrían ajustarse para adaptarse mejor a las necesidades de cada persona”.

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