Método de IA identifica fenotipos de enfermedades mediante imágenes basadas en luz

Sin embargo, la identificación de los fenotipos de la enfermedad, cruciales para elegir los tratamientos más eficaces, sigue siendo un reto importante. Los métodos actuales para identificar estos fenotipos suelen requerir pruebas costosas, como marcadores moleculares, tinciones especiales en muestras de tejido o secuenciación genética, que no siempre son accesibles para todos los pacientes. Esta falta de herramientas asequibles y eficientes limita los beneficios potenciales de la medicina de precisión para muchos. Ahora, investigadores han desarrollado un método más rápido y rentable para identificar los fenotipos de la enfermedad en el cáncer de páncreas.

El nuevo método para el fenotipado de enfermedades fue desarrollado por investigadores de la Universidad de Arizona (Tucson, AZ, EUA) utilizando microscopía óptica sin etiquetas e inteligencia artificial (IA). El equipo empleó tecnología de transcriptómica espacial para generar mapas espaciales de la expresión génica en el tejido, lo que ayudó a comprender el comportamiento de la enfermedad. Luego, los investigadores utilizaron microscopía óptica sin etiquetas para capturar imágenes basadas en la fluorescencia natural y la generación del segundo armónico, que es producida por proteínas estructurales como el colágeno. Estas imágenes se co-alinearon con datos transcriptómicos espaciales para crear una visión integral del fenotipo del tejido. Un algoritmo de IA, específicamente una red neuronal profunda, fue entrenado para predecir el fenotipo del tejido basándose únicamente en estas imágenes ópticas, lo que demuestra la viabilidad de los métodos basados en IA para el fenotipado de enfermedades.

El nuevo método fue capaz de predecir fenotipos tisulares con casi un 90 % de precisión, lo que marca un avance significativo en la aplicación de la IA a la medicina de precisión. La investigación también destacó que los métodos clásicos de análisis de imágenes eran insuficientes para predecir fenotipos, lo que subraya la importancia de los enfoques basados en IA para vincular las imágenes ópticas con los mecanismos de la enfermedad. Los hallazgos, publicados en Biophotonics Discovery, sugieren que este método podría reemplazar potencialmente las pruebas costosas y complejas con imágenes simples basadas en luz y análisis de IA. Este avance podría hacer que la medicina de precisión sea más accesible y efectiva en el futuro. Los investigadores planean continuar refinando este método y explorar sus aplicaciones más amplias en varios tipos de cáncer y otras enfermedades.