El Centro de Investigación y Aplicación de Medicamentos y Tecnologías Farmacéuticas de la Universidad Técnica de Karadeniz (KTÜ İLAFAR) desarrolló un software respaldado por inteligencia artificial para abordar un problema común en la microscopía: que una parte del tejido o de la célula aparezca nítida mientras otras partes permanecen fuera de foco. El proyecto pretende producir imágenes nítidas en toda la muestra, en lugar de limitarse a un único punto dentro del campo de visión.
El desarrollo del software se llevó a cabo en el marco del proyecto «Desarrollo de nuevos métodos de aprendizaje profundo para crear imágenes y formas tridimensionales con un enfoque óptimo en sistemas microscópicos», ejecutado por KTÜ İLAFAR en colaboración con la Universidad de Trabzon y la Universidad Estatal de Ohio. La directora del centro, la profesora Faride Sina Sezen, afirmó que el trabajo en el proyecto comenzó hace unos cuatro años y que el equipo puso el software en uso después de desarrollarlo.
¿Qué cambia en la práctica?
La Dra. Hülya Doğan, responsable del Grupo de Aplicaciones Innovadoras de Inteligencia Artificial de KTÜ İLAFAR, explica que el problema no se refiere únicamente a la nitidez de una sola imagen, sino también a la capacidad del investigador para leer la muestra completa. Los especialistas dependen en gran medida de imágenes bidimensionales para examinar células o evaluar indicadores relacionados con enfermedades, pero las diferencias de profundidad pueden ocultar características que no aparecen en una imagen enfocada en un solo nivel.
El sistema añade una dimensión tridimensional al proceso de obtención de imágenes, con el objetivo de ofrecer información más detallada sobre las células y las muestras. Doğan también afirma que el software no se limita a aplicar algoritmos para mejorar las zonas borrosas, porque este tipo de procesamiento puede modificar los datos originales; en cambio, busca proporcionar imágenes que incluyan los valores originales de la muestra.
Aplicaciones que van más allá de la investigación farmacéutica
El primer uso del proyecto está relacionado con la investigación preclínica de medicamentos y el procesamiento de datos obtenidos de animales de laboratorio y células, además de los ámbitos médicos y de investigación que dependen de los microscopios. Según el equipo, el software también puede utilizarse en geología y geofísica, química, acuicultura, agricultura, genética, industrias alimentarias, medio ambiente, medicina veterinaria, silvicultura e ingeniería minera.
Doğan señala que la herramienta fue diseñada para adaptarse a distintos tipos de muestras, microscopios y cámaras, lo que podría ampliar su ámbito de uso en comparación con una solución vinculada a una única plataforma de obtención de imágenes.
¿Por qué es importante esta noticia?
El principal valor técnico del proyecto no consiste en añadir una función convencional de enfoque automático, sino en intentar combinar la nitidez de todo el campo con la conservación de los datos de la muestra, además de convertir las imágenes bidimensionales en una representación tridimensional que pueda proporcionar características adicionales a los investigadores. Esto es importante en entornos que dependen de imágenes microscópicas para tomar decisiones de investigación o comprender cambios en células y tejidos.
Sin embargo, la fuente no ofrece cifras sobre la precisión del algoritmo, el tamaño del conjunto de datos ni los tipos de microscopios y muestras con los que se probó, y tampoco menciona resultados de una comparación independiente con los sistemas disponibles. El equipo afirma que presentó a una revista internacional un artículo sobre el método y el conjunto de datos, y que está dispuesto a compartir el algoritmo, el software y los datos con representantes del sector privado. Por ello, el grado de preparación de la herramienta para un uso clínico o comercial generalizado sigue requiriendo una verificación adicional.