La IA acelera el proceso de la terapia con células madre

La popularidad de la terapia con células madre se ha disparado en los últimos años debido a su increíble capacidad para actuar como medicina regenerativa. Sin embargo, los investigadores y los médicos tradicionalmente han tenido que evaluar la calidad de las células madre observando cada célula individual bajo un microscopio, lo cual es una limitación importante para los posibles avances.

Investigadores de Japón ahora han encontrado una manera de acelerar todo el proceso mediante el uso de inteligencia artificial (IA). El estudio fue publicado en febrero en sin costo.

En el estudio, investigadores de la Universidad Médica y Dental de Tokio (TMDU) desarrollaron un sistema de inteligencia artificial llamado DeepACT, que puede identificar células madre de la piel sanas y productivas. Puede hacer esto con el mismo nivel de precisión que un ser humano.

Posibilidades de células madre 

Debido a que las células madre son capaces de convertirse en varios tipos diferentes de células maduras, pueden ayudar a desarrollar nuevos tejidos cuando una persona sufre una lesión o enfermedad. Por ejemplo, las células madre de queratinocitos (piel) se pueden usar para tratar enfermedades hereditarias de la piel y pueden permitir que crezcan capas enteras de piel para reparar quemaduras grandes. 

Takuya Hirose es uno de los autores principales del estudio.

“Las células madre de queratinocitos son uno de los pocos tipos de células madre adultas que crecen bien en el laboratorio. Los queratinocitos más saludables se mueven más rápido que las células menos saludables, por lo que pueden ser identificados a simple vista usando un microscopio”, dice Takuya Hirose. “Sin embargo, este método requiere mucho tiempo, mucha mano de obra y es propenso a errores”.

Para sortear este método que requiere mucho tiempo, los investigadores se propusieron desarrollar un sistema capaz de identificar y rastrear el movimiento de las células madre automáticamente. 

Jun'ichi Kotoku es coautor principal del estudio.

“Entrenamos este sistema a través de un proceso llamado 'aprendizaje profundo' utilizando una biblioteca de imágenes de muestra”, dice Kotoku. “Luego lo probamos en un nuevo grupo de imágenes y descubrimos que los resultados eran muy precisos en comparación con el análisis manual”.

Índice de movimiento

El sistema DeepACT no solo puede detectar células madre individuales, sino que también puede calcular el "índice de movimiento" de cada colonia. Este índice de movimiento es lo que indica qué tan rápido se mueven las células en la región central de la colonia en comparación con las ubicadas en la región marginal.

El estudio encontró que las colonias con el índice de movimiento más alto tenían muchas más probabilidades de crecer bien que sus contrapartes. Esto significa que las colonias con índice de movimiento más alto son mejores para generar láminas de piel nueva que se pueden trasplantar a pacientes quemados.

Daisuke Nanba es el autor principal del estudio.

"DeepACT es una nueva y poderosa forma de realizar un control de calidad preciso de las células madre de queratinocitos humanos y hará que este proceso sea más confiable y más eficiente", dice Nanba. 

Los trasplantes de piel corren el riesgo de fallar si contienen demasiadas células madre no saludables o improductivas, por lo que es extremadamente útil que los profesionales médicos puedan identificar las células más adecuadas. Este sistema también podría permitir el control de calidad automatizado, lo que ayudaría a avanzar en la fabricación industrial de células madre y garantizaría un suministro estable de células y menores costos de producción.