La inteligencia artificial revoluciona la microscopía: hacia un futuro sin etiquetas y de alta precisión

Un equipo de investigadores de POSTECH ha desarrollado una tecnología revolucionaria basada en inteligencia artificial que permite transformar imágenes de microscopía fotoacústica de baja resolución en imágenes de alta resolución.

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La microscopía de fluorescencia confocal (CFM) ha sido durante años el estándar en la obtención de imágenes celulares de alta resolución, pero su dependencia de colorantes fluorescentes plantea riesgos como el fotoblanqueo y la fototoxicidad, que pueden dañar las células en estudio.

Por otro lado, la microscopía fotoacústica de infrarrojo medio (MIR-PAM) elimina la necesidad de etiquetas, pero su resolución espacial limitada impide visualizar con precisión las estructuras celulares más finas.

Para superar estas barreras, un equipo interdisciplinario de POSTECH ha desarrollado una solución basada en aprendizaje profundo explicable (XDL), que combina la precisión de la microscopía confocal con la preservación celular de la microscopía sin etiquetas.

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El papel transformador de XDL en la imagenología celular

El enfoque XDL desarrollado por POSTECH presenta dos fases principales:

1. Mejora de la resolución

En esta primera etapa, las imágenes de baja resolución obtenidas con MIR-PAM son transformadas en imágenes de alta resolución, lo que permite identificar con claridad estructuras celulares complejas como los núcleos y la actina filamentosa.

2. Tinción virtual

La segunda etapa reemplaza la necesidad de colorantes fluorescentes mediante la generación de imágenes teñidas virtualmente, conservando la calidad visual de las imágenes CFM y eliminando los riesgos asociados a los métodos tradicionales de tinción.

Estas características posicionan al XDL como una tecnología altamente confiable y precisa, especialmente relevante en estudios de células vivas y modelos de enfermedades.

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Beneficios y aplicaciones de la tecnología

• Integridad celular preservada: Al eliminar la tinción fluorescente, se evita el daño celular causado por el fotoblanqueo y la fototoxicidad.
• Alta resolución sin etiquetas: Permite una visualización detallada de las estructuras celulares sin comprometer la salud de las células.
• Transparencia en la transformación de imágenes: A diferencia de otros modelos de IA, XDL ofrece trazabilidad y confiabilidad al permitir visualizar el proceso de transformación de imágenes.

Implicaciones para la investigación biológica y médica

Este avance tecnológico representa un paso importante hacia la obtención de imágenes multiplexadas de alta resolución sin etiquetado, con aplicaciones potenciales en áreas como:

• Análisis avanzado de células vivas: Permite estudiar procesos biológicos en tiempo real sin alterar la fisiología celular.
• Investigación de modelos de enfermedades: Facilita la identificación de cambios estructurales a nivel celular, mejorando la comprensión de enfermedades complejas.
• Desarrollo de terapias regenerativas: Ofrece una herramienta precisa y segura para evaluar la eficacia de tratamientos innovadores.

Una colaboración que impulsa la innovación

El desarrollo de esta tecnología fue liderado por los profesores Chulhong Kim y Jinah Jang de POSTECH, con el apoyo de un equipo multidisciplinario de expertos en ingeniería, ciencias médicas e inteligencia artificial.

Según el profesor Kim, "el enfoque XDL no solo supera las limitaciones físicas de las modalidades de obtención de imágenes existentes, sino que también mejora la estabilidad y la fiabilidad del aprendizaje no supervisado".

Por su parte, la profesora Jang destacó: "Esta investigación tiene un inmenso potencial para transformar la forma en que estudiamos las células vivas y los modelos de enfermedades".

El futuro de la imagenología celular

El apoyo de diversas instituciones y programas, como el Ministerio de Ciencia y TIC de Corea y el Fondo de Desarrollo de Dispositivos Médicos, fue crucial para materializar esta innovación. La tecnología desarrollada no solo establece un nuevo estándar en la microscopía celular, sino que también subraya el papel transformador de la inteligencia artificial en el avance de la ciencia médica.

Este hito marca el inicio de una era en la que la obtención de imágenes celulares avanzadas será más accesible, precisa y segura, abriendo camino a nuevas posibilidades en la investigación biomédica y el desarrollo de tratamientos innovadores.