El desarrollo informático del Instituto Politécnico Nacional Mexicano reduce el análisis morfológico celular de tres meses a 48 horas, lo que acelera la detección de patrones biológicos antes de registrarse la pérdida irreversible de neuronas.
Investigadores del Instituto Politécnico Nacional desarrollaron un prototipo computacional que procesa y caracteriza de forma automatizada imágenes de microglías para facilitar el diagnóstico temprano de la enfermedad de Parkinson. La plataforma tecnológica analiza en un plazo de 24 a 48 horas alteraciones celulares asociadas a respuestas neuroinflamatorias, un proceso que mediante métodos convencionales demandaba hasta tres meses de relevamiento visual en laboratorio.
La docente de la Escuela Nacional de Medicina y Homeopatía, Yazmín Montserrat Flores Martínez, explicó que la iniciativa surgió a partir de las demoras registradas durante la cuantificación manual de las células del sistema nervioso central. La investigadora remarcó ante la agencia Xinhua que estos componentes identifican agentes lesivos en el cerebro y detalló: “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”.
La herramienta computacional evalúa parámetros morfológicos específicos, tales como la densidad y longitud de las prolongaciones celulares a lo largo del proceso inflamatorio. Esta evaluación sistemática busca respaldar el hallazgo de una biomolécula que actúe como indicador biológico antes de la manifestación de cuadros clínicos irreversibles. La Organización Mundial de la Salud cataloga al Parkinson como el segundo trastorno neurodegenerativo más frecuente en el mundo detrás del Alzheimer, con una prevalencia que se duplicó en los últimos 25 años.
Algoritmos de aprendizaje profundo en el análisis microscópico
El equipo técnico de la Escuela Superior de Cómputo programó algoritmos basados en redes neuronales convolucionales para procesar imágenes con cientos de componentes biológicos simultáneos. Este procedimiento reemplazó la segmentación manual de muestras captadas por microscopio mediante una técnica de esqueletización digital. Flores Martínez indicó que este mecanismo busca “tener la mayor cantidad de detalles que presenta la morfología de esas células” sin recortar elementos de forma aislada.
La directora del área informática del desarrollo, María Elena Cruz Meza, precisó que el sistema opera con bases de datos diseñadas para adiestrar al software en la identificación de patrones celulares. La especialista sostuvo que “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”.
El prototipo se mantiene en fase de investigación y pruebas algorítmicas dentro de las dependencias académicas del Instituto Politécnico Nacional. Cruz Meza confirmó que los algoritmos de reconocimiento atraviesan etapas continuas de entrenamiento orientadas a catalogar cambios estructurales tempranos y aportar datos cuantitativos en la búsqueda de biomarcadores específicos para esta patología neurodegenerativa. (Agencia OPI Santa Cruz)