Detectar el cáncer siempre ha sido un desafío para los médicos, y más cuando la enfermedad está en etapas iniciales.Muchos científicos han estado desarrollando diagnósticos de cáncer mediante procesos que analizan los genes de los pacientes a través de muestras de sangre.
Un grupo de científicos de la Universidad de California Los Angeles (UCLA) desarrolló una técnica que combina un microscopio especial con un algoritmo de inteligencia artificial que funciona para detectar cáncer en muestras de sangre, según informó Popular Science.
Esta técnica es no invasiva, y permite identificar células cancerígenas que no se pueden ver con ningún otro método de diagnóstico. También ayuda a los investigadores a entender mejor las mutaciones que causan el cáncer, y con ello poder crear nuevos tratamientos.
Los científicos publicaron un reporte a principios de este año sobre su técnica en la revista Scientific Reports. Este nuevo método permite detectar el cáncer mucho más rápido que otras técnicas, y no daña la muestra para próximas pruebas.
El método combina dos componentes que fueron inventados en la misma universidad: microscopio que es capaz de ‘tomar fotos’ en las células de muestras de sangre rápidamente, y un programa ‘deep learning’ que identifica células con cáncer que acierta un 95% de las veces, según reportó un comunicado de la UCLA.
‘Deep Learning’ es una forma de inteligencia artificial que usa algoritmos complejos para extraer características de los datos para lograr tomar decisiones.
Y el microscopio, llamado ‘photonic time stretch’ fue inventado por el doctor Barham Jalali, líder de esta investigación. El microscopio tiene muchas aplicaciones y permite capturar imágenes de células en la sangre en movimiento, gracias a luces láser que funcionan como el flash de una cámara.
El proceso de tomar fotos a las células debe ser muy rápido: sucede en nanosegundos (una billonésima de segundo). Esto hace que otros instrumentos no puedan tomar las imágenes. Además para tomar las fotos en minúsculos lapsos se requiere un iluminación intensa, lo cual usualmente destruye las células. El microscopio de Jalali es capaz de hacerlo y además usa una luz que no daña las células.
Luego que se toman las fotos, las imágenes pasan a un computador, el cual categoriza las células según 16 características, como diámetro, forma, y cuánta luz absorben. Esto se logra gracias al algoritmo de inteligencia artificial.
Luego los científicos usan otro programa en el computador que les permite identificar las células cancerígenas.
Luego de muchas pruebas, los investigadores encontraron que su sistema era al menos 17% más efectivo que otras herramientas parecidas de diagnóstico con muestras de células.
Imagen: Dr. Cecil Fox (vía Wikimedia).
