Una innovadora inteligencia artificial detecta células con anomalías cromosómicas relacionadas
MADRID, 30 Oct. (EUROPA PRESS) – Investigadores del Laboratorio Europeo de Biología Molecular (EMBL) han desarrollado una nueva herramienta de inteligencia artificial que, a través de un juego de laser tag molecular, identifica células que pueden arrojar luz sobre los orígenes más tempranos del cáncer. Los hallazgos se publican en la revista ‘Nature’.
El papel del cáncer y las anomalías cromosómicas
El cuerpo humano depende de instrucciones genéticas precisas para funcionar. El cáncer surge cuando estas instrucciones se alteran; cuando las células acumulan errores genéticos, pueden escapar de los controles normales de su crecimiento y dividirse en exceso. Las anomalías cromosómicas (defectos numéricos y estructurales en los cromosomas) son un primer paso común en este proceso, y a menudo contribuyen a que las células normales se vuelvan cancerosas.
Una nueva herramienta eficaz de IA
Esta nueva herramienta de IA desarrollada por investigadores del Grupo Korbel en el EMBL de Heidelberg ofrece un método eficaz para comprender en profundidad cómo surgen estas anomalías cromosómicas. Este conocimiento podría ayudar a los científicos a comprender el origen del cáncer.
Desarrollo y funcionamiento de MAGIC
«Las anomalías cromosómicas son un factor clave en la aparición de cánceres particularmente agresivos y están estrechamente relacionadas con la muerte del paciente, la metástasis, la recurrencia, la resistencia a la quimioterapia y la rápida aparición de tumores», explicaba Jan Korbel, científico sénior del EMBL y autor principal del nuevo artículo. «Queríamos comprender qué determina la probabilidad de que las células sufran tales alteraciones cromosómicas y cuál es la velocidad a la que surgen dichas anomalías cuando una célula aún normal se divide».
La idea de que las anomalías cromosómicas causan cáncer no es nueva. De hecho, el científico alemán Theodor Boveri ya planteó esta hipótesis hace más de un siglo. A pesar de esto, la detección de estas anomalías ha sido un desafío clave debido a que solo una pequeña fracción de células presenta anomalías en un momento dado.
Marco Cosenza, investigador del Grupo Korbel, propuso una solución mediante un nuevo sistema autónomo que combina microscopía automatizada, secuenciación unicelular e inteligencia artificial (IA), denominado convergencia de genómica e imágenes asistidas por aprendizaje automático, o MAGIC.
En esencia, MAGIC funciona como un juego de laser tag automatizado. Este sistema detecta células con una característica visible específica, centrándose en una estructura celular llamada «micronúcleo». Los micronúcleos son compartimentos dentro de las células que contienen porciones de ADN celular y, cuando están presentes, las células tienden a producir nuevas anomalías cromosómicas, haciéndolas más propensas al cáncer.
Una vez que el sistema detecta células con micronúcleos, las etiqueta utilizando un láser y un colorante fotoconvertible, lo que permite que estas células sean separadas para un análisis más profundo.
Avances en la investigación del cáncer
Al automatizar el proceso de detección, MAGIC permite a los científicos estudiar células con micronúcleos a una escala y velocidad sin precedentes. En menos de un día, pueden analizar casi 100.000 células.
El equipo utilizó MAGIC para analizar anomalías cromosómicas en cultivos celulares derivados originalmente de células humanas normales. Los resultados mostraron que menos del 10% de todas las divisiones celulares resultan en anomalías cromosómicas espontáneas, y que esta tasa casi se duplica cuando un gen específico, p53, muta. Además, estudiaron otros factores que contribuyen a la formación de anomalías cromosómicas, incluyendo roturas de ADN dentro de los cromosomas.
MAGIC es una técnica versátil y adaptable que, en teoría, puede ser entrenada para detectar diferentes características celulares. «Siempre que se tenga una característica que pueda distinguirse visualmente de una célula ‘normal’, se puede, gracias a la IA, entrenar al sistema para que la detecte», finalizó Korbel.
