Investigadores de Penn Medicine desarrollaron una herramienta de IA que analiza actividades genéticas en imágenes médicas para comprender cómo operan genes del cuerpo humano.
Un nuevo avance en inteligencia artificial (IA), desarrollado por la Facultad de Medicina de la Universidad de Pensilvania (Penn Medicine), promete revolucionar el diagnóstico y tratamiento de enfermedades, especialmente el cáncer, al permitir a los médicos obtener una visión más precisa de los tejidos afectados en un tiempo récord.
La herramienta, denominada iStar (Inferring Super-Resolution Tissue Architecture), fue desarrollada por investigadores Penn Medicine. Su enfoque utiliza IA para analizar imágenes médicas con claridad y rapidez, lo que permite a los médicos identificar células cancerosas que de otro modo podrían pasar desapercibidas. Además, iStar puede determinar si se han alcanzado márgenes seguros durante las cirugías de cáncer, proporcionando automáticamente anotaciones para imágenes microscópicas, logrando avanzar hacia un diagnóstico molecular más preciso.
El desarrollo de iStar surge como parte del campo de la transcriptómica espacial, utilizado para mapear las actividades génicas dentro de los tejidos. Utilizando una herramienta de aprendizaje automático llamada Hierarchical Vision Transformer, los investigadores entrenaron a iStar para desglosar imágenes en diferentes etapas, desde detalles finos hasta patrones tisulares más amplios. Este enfoque único permite a iStar predecir las actividades genéticas con una resolución casi a nivel celular.
Según los investigadores, iStar tiene un gran potencial para la detección y tratamiento del cáncer, al detectar automáticamente formaciones inmunológicas críticas y proporcionar información sobre la respuesta del paciente a la inmunoterapia. Asimismo, la herramienta es significativamente rápida, realizando análisis en minutos en comparación con las horas que llevan otras herramientas similares de IA.
El estudio, liderado por el Dr. Daiwei “David” Zhang, y el Dr. Mingyao Li , fue publicado en Nature Biotechnology y representa un paso adelante en la medicina de precisión. Además, la investigación fue financiada por los Institutos Nacionales de Salud (NIH, en inglés).
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