Con inteligencia artificial, logran detectar en un hora la diferenciación de las células madre
Investigadores del Conicet y el Fleni aplicaron inteligencia artificial para detectar "en sólo una hora y a muy bajo costo" la diferenciación de células madre, lo que permitirá en el "futuro cercano" identificar "automáticamente diversas funciones celulares", informaron hoy ambos organismos.
La investigación fue realizada por los doctores Santiago Miriuka y Ariel Waisman en el Laboratorio de Investigaciones en Neurociencias Aplicadas (Lian) de Fleni Conicet, quienes publicaron sus resultados en la revista científica "Stem Cell Reports" el pasado 14 de marzo.
Los investigadores explicaron que "las células madre pluripotentes" tienen la capacidad de diferenciarse en cualquier tipo de célula adulta del cuerpo humano, pero que "identificar esa diferenciación puede llevar muchas horas y costosos procedimientos".
Pero "con este hallazgo es posible hacerlo en una hora y solo con una foto en un microscopio", indica el estudio.
"La inteligencia artificial está cambiando cada aspecto de nuestras vidas. En el área de la biología celular estamos viviendo una nueva etapa en la aplicación rutinaria del aprendizaje profundo. Y tenemos que estar preparados", afirmó Miriuka, autor principal de la investigación.
Nuevos hardware con capacidades de cálculo ampliadas y para una aplicación más simple de algoritmos complejos permiten ahora aplicar predicciones en numerosos campos.
El aprendizaje profundo o "deep learning" es un modo específico de aprendizaje de las máquinas, que en este caso se realiza a través de una red neuronal, es decir, algoritmos que tratan de imitar cómo funciona el cerebro y aprender de la experiencia.
Para el estudio, células madre pluripotentes murinas, es decir, aquellas que pueden convertirse en células o tejidos en ratones, fueron inducidas a diferenciarse en epiblastos, un tipo de célula similar a la que emerge temprano durante el desarrollo embrionario.
Apenas 30 minutos después del inicio, las redes neuronales pudieron predecir qué imágenes contenían células a las que se había inducido a la diferenciación. Una hora después del comienzo de la diferenciación, las predicciones eran correctas en más del 99% de los casos.
"Estamos sorprendidos con la precisión que alcanzan estos modelos", señaló Miriuka, también cardiólogo.
Por su parte Waisman, primer autor de la publicación, comentó que el objetivo de la investigación era clasificar qué imágenes correspondían a células que se estaban diferenciando y cuáles a células no diferenciadas.
"Si se miran estas células se reconocen cambios sutiles después de algunas horas, en particular si se está entrenado en el trabajo con ellas. Pero queríamos ver si podía hacerlo un algoritmo de aprendizaje profundo y cuán rápido reconocía esos cambios", explicó.
Los investigadores comenzaron a probar con períodos más largos, ya que el experimento inicial tenía como objetivo detectar la diferenciación después de 12 o 24 horas.
Pero una vez que descubrieron el algoritmo, lo intentaron con períodos más cortos: "Finalmente notamos que podía detectar cambios sutiles en apenas 20 ó 30 minutos", apuntó Waisman.
Miriuka aseguró que "hasta ahora no hay un método que confirme la diferenciación de las células madre en tan poco tiempo, con tanta exactitud y a tan bajo costo".
"Las perspectivas de este método son enormes. Hay que pensar que no hay ninguna complejidad, apenas una imagen tomada pocos minutos después del estímulo con un simple microscopio de luz transmitida", destacó.