Inteligencia artificial para clasificar células cancerígenas: un nuevo aporte de la UBA a la medicina

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Las aplicaciones para este método son múltiples, pero la principal es que puede reducir mucho el tiempo y los costos de la investigación.

Investigadores de la Universidad de Buenos Aires (UBA) desarrollaron un método para clasificar células cancerígenas de forma automática valiéndose de la inteligencia artificial, lo que constituye un nuevo aporte para diagnóstico y tratamiento en la lucha contra el cáncer de mama.

El cáncer de mama es uno de los más comunes entre las mujeres aunque, detectado a tiempo, puede tratarse de forma más eficiente, por lo que las herramientas de diagnóstico son vitales para prevenir este tipo de tumores malignos.

El estudio, recientemente buscaba generar un método de diagnóstico automático que pudiese clasificar células de cáncer de mama en función de sus características.

Para ello, utilizaron imágenes tomadas con microscopios y analizadas de forma automática mediante inteligencia artificial. Todo esto sin necesidad de múltiples muestras, lo que acelera y abarata el diagnóstico y el tratamiento.

“En este proyecto nos concentramos en un problema puntual, que consiste en clasificar células de cáncer de mama como vivas o muertas basándonos en, lo que podríamos decir, es una foto de la célula”, explicó Emanuel Iarussi, profesor adjunto del Departamento de Computación en la Facultad de Ciencias Exactas de la UBA, e investigador del Conicet.

Detalló que el proceso comienza plantando células en unos dispositivos que tienen la capacidad de hacer circular un medio por entre las células, a través del cual vos las alimentás o les pasás alguna droga para probar terapias in vitro, sin necesidad de hacerlo en animales”.

“Simultáneamente, tenés la capacidad de ir fotografiando esas células con un microscopio que se programa para tomar distintas capturas a intervalos regulares de tiempo”, graficó.

Esa es la tarea que la médica e investigadora Gisela Pattarone estuvo realizando en la Universidad de Friburgo de Brisgovia de Alemania, como parte de una maestría que inició en la Facultad de Farmacia y Bioquímica de la UBA.

Allí cultivó células de cáncer de mama a fin de probar el efecto de distintos tratamientos quimioterapéuticos lo que le permitió coleccionar una base de datos enorme con fotografías de estas células.

Allí fue cuando se puso en contacto con expertos en computación e inteligencia artificial de la Facultad de Ciencias Exactas de la UBA.

“Lo que se nos ocurrió fue utilizar estos datos para entrenar un algoritmo automático que aprenda a hacer lo mismo que la tinción, pero sin ella. Es decir, que solo “mirando” la foto de la célula pueda reconocer si está viva o muerta”, consignó Iarussi.

Las aplicaciones para este método de identificación de células cancerígenas son múltiples, pero la principal es que puede reducir mucho el tiempo y los costos de la investigación, del diagnóstico y de los tratamientos.

“Un microscopio más inteligente podría decirte si tu terapia in vitro está funcionando o no, solo basándose en una clasificación automática de las células con cierto nivel de certeza”, explicó Iarussi y agregó que “esto permitiría a los especialistas poder aumentar o disminuir una droga durante un tratamiento”.

El equipo de investigadores no sólo desarrolló una gran base de datos, y con ella un sistema de detección inteligente, sino que pusieron ambos a disposición de la comunidad científica internacional a fin de agilizar la investigación a nivel mundial.

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