Un equipo de investigadores del Consejo Superior de Investigaciones Científicas (CSIC), liderado por Ricardo García en el Instituto de Ciencia de Materiales de Madrid (ICMM), ha desarrollado un innovador método de inteligencia artificial (IA) que permite predecir las propiedades nanomecánicas de células y tejidos biológicos. Este avance se basa en el análisis de datos obtenidos a través de microscopía de fuerzas atómicas (AFM, por sus siglas en inglés), lo que facilita el procesamiento rápido de miles de curvas experimentales y minimiza los errores asociados a la adquisición de datos.
Los microscopios de fuerzas no solo permiten visualizar átomos, sino también interactuar con ellos. En el ámbito de la medicina molecular, esta tecnología permite a los investigadores evaluar cómo las células responden a diferentes estímulos mecánicos, lo que puede ayudar a determinar su estado y anticipar posibles patologías.
García subraya la importancia del tiempo en este proceso: “El microscopio de fuerzas funciona muy bien, pero tiene limitaciones relacionadas con la velocidad a la que se adquieren y procesan los datos. La rapidez es esencial en biomedicina, ya que es necesario analizar muchas muestras para obtener estadísticas fiables que eviten resultados erróneos”.
Avances significativos en análisis
Con este objetivo en mente, el equipo comenzó a integrar inteligencia artificial hace tres años, desarrollando códigos específicos para acelerar el análisis de datos procedentes del AFM. “Nuestro método permite predecir más rápidamente el estado físico de las células”, explica García. Gracias a esta innovación, procesos que anteriormente requerían ocho horas ahora se completan en apenas 30 minutos.
Este método fue patentado hace poco más de un año y medio. Desde entonces, se ha colaborado estrechamente con Bruker para la licitación correspondiente. Se trata de la primera licencia otorgada por el CSIC para un método IA aplicado al AFM, firmada con esta multinacional dedicada a la fabricación de instrumentación científica para investigación molecular y análisis industrial.
Nueva era en nanotecnología
El grupo dirigido por Ricardo García se posiciona como líder mundial en el desarrollo de metodologías e instrumentos innovadores dentro del campo de la nanotecnología. Su trabajo contribuye significativamente a entender las propiedades nanomecánicas celulares y su relación con el metabolismo, así como su vinculación con enfermedades cardiovasculares, inmunológicas o neurológicas.
“Nadie más ‘interroga’ a las células como lo hacemos aquí”, afirma García en un reportaje reciente. “Con estos nuevos métodos estamos logrando una mayor precisión espacial, numérica y temporal”, concluye, destacando así la relevancia del trabajo realizado por su equipo en el avance científico actual.
La noticia en cifras
| Descripción |
Cifra |
| Tiempo promedio de procesamiento anterior |
8 horas |
| Tiempo promedio de procesamiento con el nuevo método |
30 minutos |
| Años de desarrollo del método con IA |
3 años |
| Tiempo desde la protección de la patente |
1.5 años |
Preguntas sobre la noticia
¿Qué método ha desarrollado el CSIC para predecir las propiedades nanomecánicas de las células?
El CSIC ha desarrollado un método de inteligencia artificial que permite aprender de los datos obtenidos por microscopía de fuerzas atómica (AFM) para predecir las propiedades nanomecánicas de células y tejidos biológicos.
¿Cuál es la ventaja del nuevo método en comparación con los métodos anteriores?
El nuevo método permite procesar miles de curvas experimentales rápidamente, reduciendo el tiempo de análisis de datos que antes tardaba ocho horas a solo 30 minutos, lo que es crucial en el campo de la biomedicina.
¿Con qué empresa ha trabajado el CSIC para la licitación de la patente del nuevo método?
El CSIC ha trabajado mano a mano con Bruker, una empresa multinacional que fabrica instrumentación científica, para la licitación de la patente del nuevo método de aprendizaje automático aplicado a AFM.
¿Qué importancia tiene este desarrollo en el campo de la medicina molecular?
Este desarrollo es importante porque permite a los investigadores interactuar con células y determinar su estado físico y responder a estímulos mecánicos, lo cual puede ayudar en la predicción de patologías y enfermedades.
¿Qué tipo de enfermedades se pueden estudiar con este nuevo método?
El equipo liderado por Ricardo García se centra en comprender cómo las propiedades nanomecánicas de las células se relacionan con el metabolismo y el desarrollo de enfermedades cardiovasculares, inmunológicas o neurológicas.
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