Mexico. Científicos del Instituto Politécnico Nacional (IPN), en México, desarrollaron una herramienta informática que permite analizar de manera automatizada imágenes de microglías, células del sistema nervioso central que participan en la respuesta inmune del cerebro. El proyecto busca detectar alteraciones morfológicas relacionadas con procesos neuroinflamatorios y aportar información para la búsqueda de biomarcadores que permitan identificar indicios del Parkinson antes de la aparición de los principales síntomas.
La investigación fue explicada a Xinhua por Yazmín Montserrat Flores Martínez, investigadora y docente de la Escuela Nacional de Medicina y Homeopatía (ENMH) del IPN. Según detalló, el desarrollo surgió a partir de la necesidad de agilizar el análisis de las microglías, una tarea que hasta ahora podía demandar un trabajo manual prolongado.
“La idea surgió desde que me di cuenta de que dedicaba muchísimo tiempo a hacer el conteo manual de células microgliales, que son un tipo de células distintas a las neuronas que están dentro del sistema nervioso central”, explicó la especialista.
Las microglías cumplen una función relacionada con la respuesta del cerebro frente a agentes lesivos o patógenos. Por ese motivo, su forma y comportamiento pueden modificarse ante procesos de neuroinflamación. El prototipo permite medir características como la cantidad de ramas o prolongaciones de estas células y registrar cómo cambian durante esos procesos.
Flores Martínez señaló que uno de los objetivos de la investigación es contribuir a la identificación de una biomolécula que pueda servir para detectar señales tempranas del Parkinson. Actualmente, el diagnóstico suele producirse cuando aparecen los síntomas, momento en el que ya se produjo una pérdida importante de neuronas.
De acuerdo con la Organización Mundial de la Salud (OMS), el Parkinson es el segundo trastorno neurodegenerativo más frecuente a nivel mundial, después del Alzheimer, y su prevalencia se duplicó durante los últimos 25 años, en parte debido al envejecimiento de la población.
El análisis que antes llevaba meses
Uno de los principales aportes del desarrollo está relacionado con el tiempo de procesamiento. La investigadora explicó que los programas utilizados anteriormente podían requerir entre uno y tres meses para completar el análisis y obtener resultados, mientras que el nuevo prototipo permite llegar a conclusiones biológicas en un período de entre 24 y 48 horas.
“Normalmente, con los ‘softwares’ que ya existen actualmente, nos lleva un tiempo de uno o dos, hasta tres meses, en obtener el resultado final para poder llegar a una conclusión. Con este ‘software’ estamos hablando de que en 24 a 48 horas llegamos al resultado biológico y podemos obtener conclusiones de manera temprana”, señaló Flores.
El procesamiento manual también implicaba dividir las imágenes y estudiar prácticamente célula por célula. Una sola fotografía puede contener cientos de microglías, por lo que el procedimiento demandaba una importante cantidad de tiempo y trabajo.
Para resolver esa dificultad, alumnos de la Escuela Superior de Cómputo (Escom) del IPN participaron en el desarrollo del prototipo, que incorpora técnicas de procesamiento digital de imágenes para obtener información detallada sobre la morfología de las células.
“Por eso es que nosotros sugerimos realizar un proceso llamado esqueletización de las células microgliales para tener la mayor cantidad de detalles que presenta la morfología de esas células”, explicó la investigadora.
Inteligencia artificial para analizar las células
La parte informática del proyecto está liderada por María Elena Cruz Meza, integrante de la Escuela Superior de Cómputo. La especialista explicó que el sistema utiliza herramientas como el aprendizaje profundo y las redes neuronales convolucionales para procesar las imágenes obtenidas mediante microscopía.
“Con herramientas computacionales, como el aprendizaje profundo o el uso de redes neuronales convolucionales, nos damos a la tarea de introducir una imagen de las microglías que la profesora prepara a través de un microscopio”, detalló Cruz Meza.
El algoritmo es entrenado mediante un conjunto de datos para que pueda reconocer la forma de las células, identificarlas y extraer información sobre sus características morfológicas. Luego, diferentes técnicas de procesamiento digital permiten analizar esos datos de manera automatizada.
El prototipo todavía se encuentra en una etapa de investigación, por lo que no constituye por sí mismo un método de diagnóstico clínico del Parkinson. Sus desarrolladores consideran que la reducción de los tiempos de análisis puede aportar información para estudiar los cambios tempranos de las microglías y avanzar en la investigación de posibles biomarcadores de la enfermedad.
