Técnica asistida por IA rastrea células dañadas por lesiones, envejecimiento y enfermedades

Las células senescentes, que dejan de crecer y reproducirse debido a lesiones, envejecimiento o enfermedades, desempeñan un papel fundamental en la reparación de heridas y enfermedades relacionadas con el envejecimiento, como el cáncer y las cardiopatías. Sin embargo, estas células contribuyen a la degeneración tisular con el tiempo, y su seguimiento puede proporcionar información valiosa sobre cómo los tejidos pierden su capacidad regenerativa y cómo estas células impulsan la progresión de la enfermedad. Los métodos existentes para detectar y analizar células senescentes son difíciles de usar y carecen de la precisión necesaria para la monitorización en tiempo real en células vivas. Para abordar esta deficiencia, los investigadores han desarrollado una herramienta que utiliza inteligencia artificial (IA) e imágenes de alta resolución para rastrear las células senescentes, lo que proporciona una forma más precisa de estudiar su papel en el envejecimiento y las enfermedades.

La solución, denominada Canal Morfométrico Nuclear (NMP), fue desarrollada por investigadores de NYU Langone Health (Nueva York, NY, EUA). El NMP utiliza análisis de IA para examinar los cambios en las características físicas del núcleo, como su forma y densidad, que se correlacionan con el grado de senescencia celular. La herramienta fue entrenada para analizar células animales sometidas a concentraciones químicas crecientes con el fin de replicar el envejecimiento humano. Los investigadores utilizaron este modelo de IA para monitorizar la forma expandida del núcleo, los focos más densos y la tinción genética más clara, indicadores de células senescentes. El NMP genera una puntuación única para cuantificar la senescencia en diferentes tipos celulares y etapas de la edad.

El NMP se validó mediante pruebas en células de ratones jóvenes y mayores, incluyendo tejido muscular lesionado y células de cartílago. El NMP rastreó con precisión la presencia de células senescentes y distinguió entre tejidos sanos y enfermos, como el cartílago en ratones geriátricos con osteoartritis. Estos resultados, publicados en Nature Communications, confirmaron la eficacia de la herramienta para distinguir células senescentes en diversos tejidos y edades. El NMP podría usarse para explorar el papel de la senescencia en el envejecimiento, la reparación tisular y la enfermedad. Los investigadores planean aplicar el NMP a tejidos humanos y combinarlo con otros biomarcadores para desarrollar terapias dirigidas a la senescencia y sus efectos perjudiciales.

“Nuestro estudio demuestra que la morfometría nuclear específica puede servir como una herramienta confiable para identificar y rastrear células senescentes, lo cual creemos que es clave para futuras investigaciones y la comprensión de la regeneración tisular, el envejecimiento y la progresión de las enfermedades”, afirmó el Dr. Michael Wosczyna, profesor adjunto del Departamento de Cirugía Ortopédica de la Facultad de Medicina Grossman de la Universidad de Nueva York.

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NYU Langone Health

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