Solución de imágenes más segura, portátil y económica revoluciona diagnóstico biomédico

En el diagnóstico de enfermedades y la monitorización de tratamientos, la detección precisa y rápida de la temperatura en los tejidos biológicos puede ser crucial, especialmente en la detección temprana de enfermedades. Los métodos convencionales, como la fMRI y la PET, son costosos y requieren equipo y formación especializados. Además, estas técnicas suelen requerir procedimientos invasivos que pueden no ser adecuados para todos los pacientes o situaciones. Esto presenta dificultades para obtener información no invasiva y en tiempo real sobre las condiciones de los tejidos, como la temperatura, que es vital para comprender la progresión de la enfermedad o la eficacia del tratamiento. Investigadores han desarrollado un nuevo método que utiliza luz e inteligencia artificial (IA) para mapear la temperatura en el tejido biológico en tres dimensiones. Esta técnica podría transformar la forma en que se monitoriza la temperatura dentro del cuerpo humano, ofreciendo una solución no invasiva, menos costosa y más portátil en comparación con las tecnologías de imagen tradicionales.

La solución, desarrollada por investigadores de la Universidad Ca' Foscari de Venecia (Venecia, Italia) y la Universidad Autónoma de Madrid (Madrid, España), utiliza nanotermómetros luminiscentes (diminutas partículas de sulfuro de plata [Ag₂S]) que brillan en el infrarrojo cercano al exponerse a la luz. Estas nanopartículas son sensibles a la temperatura y a la profundidad del tejido biológico que atraviesan. Una red neuronal de doble capa, entrenada con imágenes hiperespectrales, permite al sistema reconstruir mapas térmicos tridimensionales precisos del tejido. Este enfoque convierte las distorsiones ópticas, que suelen considerarse un problema en la obtención de imágenes, en una valiosa fuente de información, lo que permite realizar mediciones térmicas precisas. Este método podría extenderse más allá de la detección de temperatura, con el potencial de medir otros parámetros como la concentración de oxígeno y el pH mediante el ajuste de las propiedades ópticas de las nanopartículas.

Experimentos de prueba de concepto demostraron que este sistema podía detectar gradientes de temperatura tanto en modelos de tejido artificial como en muestras biológicas reales. En un experimento, el sistema mapeó con éxito los vasos sanguíneos de un animal vivo, lo que marcó la primera vez que se logró obtener imágenes térmicas 3D de alta resolución utilizando únicamente luz. Los hallazgos, publicados en Nature Communications, sugieren aplicaciones prometedoras, con el potencial de ofrecer una herramienta de diagnóstico portátil, más segura y económica para su uso en diversos entornos, incluso fuera de los hospitales. De cara al futuro, los investigadores planean expandir este enfoque para monitorear parámetros intracelulares adicionales como la temperatura, el pH y el oxígeno, con mayor velocidad y mejor resolución. Los investigadores también pretenden utilizar esta tecnología para diagnósticos médicos, biotecnología e incluso astrobiología.

“Creemos que esto es solo el principio”, afirmó Erving Ximendes, profesor adjunto de la Universidad Autónoma de Madrid. “El aprendizaje automático ofrece una herramienta poderosa para abordar la complejidad de los sistemas biológicos reales, mucho más allá de lo que los modelos tradicionales pueden lograr”.

Enlaces relacionados:
Universidad Ca' Foscari de Venecia
Universidad Autónoma de Madrid

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