Investigadores ecuatorianos desarrollan herramienta de IA que podría detectar el cáncer de hígado con imágenes 3D en menos tiempo

En un laboratorio, frente a una computadora, Hernán Morales-Navarrete muestra un conjunto de esferas de distinto color en un espacio tridimensional que gira sobre su propio eje. Cada bola, explica, es una representación digital de un núcleo celular en una muestra, y cada color es una representación de qué tan anormal -o potencialmente cancerígena- es dicho núcleo. Los colores son asignados por una herramienta de Inteligencia Artificial creada por un grupo de académicos ecuatorianos y chilenos.

Morales-Navarrete, docente investigador de la Universidad de las Américas (UDLA), trabajó por cerca de dos años junto a académicos de esa institución y la Universidad de Concepción de Chile para crear NucVerse3D, una herramienta que, cuando fue usada en ratones, permitió contrastar de manera clara y con detalle aquellas células con tejido normal y aquellas cancerígenas en muestras de hígado.

Hoy trabajan no solo para observar estos cambios 'visibles' en células potencialmente afectadas por el cáncer, sino también en entender cuáles son las causas hasta ahora ocultas de estas anomalías. El plan es, a futuro, usar NucVerse3D no solo como un programa para ver el desarrollo de la enfermedad, sino también de prevención.

• Capibot, un peluche tecnológico desarrollado por una universidad de Ecuador para niños con autismo

¿Por qué haría falta un programa como este?

Morales-Navarrete recuerda que cuando empezó en Alemania sus proyectos de estudio de células mediante imágenes computarizadas, hace 14 años, solo había herramientas para procesar archivos en 2D.

¿La limitación? "Con una imagen en 2D no podemos extraer toda la información. Si tenemos una esfera, tendremos datos únicamente de dónde hagamos el corte, pero con estas imágenes en 3D, tenemos como un holograma de cómo en realidad se ven los núcleos de las células", explica el experto.

Comprender las propiedades de los núcleos celulares es clave en la detección del cáncer, pues en este punto es donde está presente el ADN y ocurren procesos (aún desconocidos en sus detalles) que crean cambios morfológicos.

En la investigación publicada en la revista Scientific Reports (Nature Porfolio), los investigadores señalaron además que, por lo general, con los cortes tradicionales en 2D se generan ruidos que pueden confundir las mediciones. Además argumentan que "sólo el análisis 3D completo permite una cuantificación de las propiedades que son particularmente importantes en tejidos como los del hígado".

• Investigadores de Ecuador participan en experimentos de la ONU para diseñar un cemento que pueda ser utilizado en el espacio exterior

¿Qué hace NucVerse 3D exactamente y de dónde sale?

Con estos problemas y consideraciones, Morales-Navarrete y el grupo de investigadores ecuatorianos y chilenos desarrollaron un programa que toma imágenes en 3D de un hígado capturadas por un microscopio. Las imágenes capturadas en 2D de las distintas capas del tejido de la célula permiten crear la versión 3D del microorganismo.

En este punto, NucVerse3D crea una versión digitalizada de los núcleos y les asigna colores dependiendo de si tienen propiedades o una forma normal o anormal. Cuanto más normal, la coloración será más cálida, mientras que si presenta más anormalidades, la 'bola' que representa al núcleo tendrá tonos más oscuros o azules, según ilustra Morales-Navarrete.

Para que la inteligencia artificial pueda reconocer qué es normal y qué no, el equipo de investigadores en Ecuador procesó cerca de 8.000 imágenes de muestras enviadas desde Chile, cada una de ellas con hasta 300 capas de profundidad.

Por un año, seis estudiantes de la Universidad de Concepcpción enseñaron al modelo a diferenciar los núcleos de las células del resto de orgánulos al dibujar con precisión la forma de estos

"Probablemente ese fue uno de los trabajos más duros: generar la base de datos. Tomó cerca de seis meses la generación y otros seis meses la depuración", dice Morales-Navarrete.

De acuerdo con el investigador, el uso de esta herramienta permitió reducir la cantidad de errores en un 20% y realizar las reconstrucciones 10 veces más rápido en una evaluación pequeña.

Una sorpresa en el camino

"Nosotros desarrollamos herramientas para reconstruir y analizar los núcleos en general, y cuando analizamos el cáncer nos encontramos con la buena sorpresa de que empezó a identificar cosas que no se observaban antes", cuenta el experto para después relatar cómo el programa empezó a detectar no solo tejido normal y no normal, sino también uno que tiene características intermedias, y "que potencialmente se podría usar a futuro como un marcador temprano del cáncer".

• "Tengo que de alguna manera devolver a la sociedad": la investigadora ecuatoriana en Estados Unidos que busca nuevos tratamientos para un cáncer cerebral

"Al lado del tumor se ve tejido que al ojo se ve normal, pero cuando hicimos estos cálculos vimos que este tejido ya se está degenerando un poco, pero no tan degenerado como en un tumor. (...) Hicimos el mismo análisis con métodos clásicos y nos encontramos que, por tantos errores que se van acumulando, los pequeños detalles se pierden", asegura Morales-Navarrete.

Aspiraciones y limitaciones

De momento, el uso de esta plataforma se ha hecho únicamente en ratones en condiciones de alto control, es decir, se tienen poblaciones altamente identificadas según si están sanos, o en distintas etapas de la enfermedad. Además, los roedores usados, explica el investigador, no tienen mucha variación genética.

"Cuando uno hace estudios en humanos, la variación genética es super alta. Entonces, por ejemplo, si uno hace un análisis en Ecuador y otro en Alemania, los resultados pueden ser diferentes simplemente por la variación genética", comenta.

Es por eso que, ahora, los expertos están buscando colaboraciones con hospitales para realizar estudios clínicos, aunque este es un proceso lento por la necesidad de autorizaciones y protocolos a seguir.

• Un ecuatoriano investiga junto a universidades de Chile una planta que podría ser usada para frenar el Alzheimer

Ahora, explica Morales-Navarrete, la intención es ir más allá de la visualización del progreso del cáncer a estas escalas microscópicas, sino también comprender las causas de estas anomalías.

"¿Hay alteraciones en el ADN, hay alteraciones de fuerzas mecánicas, hay toxinas que están haciendo que las células se comporten diferente? Eso no sabemos, solo sabemos que, de alguna manera, cosas externas hicieron que cambie el núcleo, y ese cambio aparente es lo que podemos detectar", concluye.