Pionero método de IA y microscopía detecta infecciones virales

Las infecciones virales podrán ser detectadas con más precisión y antelación gracias a esta técnica combinada que usa aprendizaje automático.
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Cuando un virus infecta una célula, el núcleo de ésta se modifica, y estas modificaciones pueden estudiarse mediante un microscopio de fluorescencia. Así lo hizo un equipo investigador de la Universidad de Zurich, Suiza que han logrado una nueva manera de detectar las infecciones virales enseñando a una red neuronal artificial a distinguir sistemáticamente las células con infección vírica, como los adenovirus o los virus del herpes. Este método también detecta infecciones agudas graves en una fase temprana.

Tanto los adenovirus como los herpes pueden generar infecciones persistentes que el sistema inmunitario es incapaz de mantener a raya y generar partículas virales durante años. Pero además son patógenos que pueden dar lugar a infecciones repentinas y violentas en las que las células afectadas liberan grandes cantidades de virus, de manera que la infección se extiende rápidamente. Como consecuencia se pueden presentar enfermedades agudas de los pulmones, la piel o el sistema nervioso.

Pues bien, el innovador método desarrollado en Zurich logró que un algoritmo de aprendizaje identificara por primera vez as células infectadas por herpes o adenovirus basándose totalmente en la fluorescencia del núcleo celular. La técnica de análisis se basa en la fusión de la microscopía de fluorescencia en células vivas con procesos de aprendizaje profundo. Los herpes y adenovirus que se desarrollan en el interior de una célula infectada modifican la estructura del núcleo, y estos cambios pueden estudiarse desde el microscopio.

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¿Cómo se detectan las infecciones virales con esta técnica?

Según la información disponible sobre la técnica, el grupo de expertos instruyó a un algoritmo de aprendizaje profundo -una red neuronal artificial- para identificar automáticamente los cambios que se producen en las células con las infecciones virales. La red se entrena con un enorme conjunto de imágenes de microscopía a través de las cuales aprende a distinguir los patrones típicos de las células infectadas o no infectadas. Cuando se completa el proceso, la red neuronal detecta automáticamente las células infectadas por el virus.

Otros análisis que se han realizado con el pionero método han demostrado que el algoritmo puede detectar infecciones agudas y graves con un 95% de precisión y hasta con 24 horas de antelación. Para estos casos, se utilizaron imágenes de células vivas de infecciones líticas, en las que las partículas del virus se multiplican rápidamente y las células se disipan, así como imágenes de infecciones implacables, en las que los virus se crean constantemente pero solo en pequeñas cantidades para el entrenamiento del algoritmo.

A pesar de la gran precisión de la técnica, aún no se sabe qué elementos de los núcleos de las células infectadas reconoce la red neuronal artificial para distinguir las dos fases de la infección. Sin embargo, incluso sin esta información, el equipo puede ahora examinar la biología de las células infectadas con mayor detalle. os investigadores confían en que su novedoso avance tenga muchas aplicaciones interesantes, como la capacidad de predecir cómo reaccionan las células humanas ante otros virus o microorganismos.

“El método abre nuevas vías para comprender mejor las infecciones y descubrir nuevos agentes activos contra patógenos como virus o bacterias”, afirmó Urs Greber, profesor del Instituto de Ciencias de la Vida Molecular de la Universidad de Zurich e integrante del equipo investigador. En un futuro cercano, se espera que la aplicación de este método para detectar infecciones virales tenga muchas aplicaciones interesantes, como la capacidad de predecir cómo reaccionan las células humanas ante otros virus o microorganismos.

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