El equipo del CNAG a cargo del estudio. - CNAG
BARCELONA, 12 Ene. (EUROPA PRESS) -
El Centro Nacional de Análisis Genómico (Cnag), en colaboración con la École Polytechnique Fédérale de Lausanne (Suiza), han desarrollado el primer atlas celular de la inflamación, que usa inteligencia artificial (IA) para acelerar el diagnóstico de enfermedades inflamatorias.
El atlas, publicado en la revista 'Nature Medicine', consiste en una base de datos exhaustiva que analiza más de 6,5 millones de células de la sangre de más de 1.000 personas, entre individuos sanos y pacientes de 19 enfermedades distintas, informa el Cnag en un comunicado.
El estudio ha buscado estudiar cómo se desregula la inflamación y cuáles son los procesos que sigue cuando hay infecciones --como el Covid-19--, enfermedades inmunológicas --como psoriasis o artritis reumatoide-- y ciertos tipos de cáncer --como el de mama o el colorectal--, algo "que permanecía aún como una incógnita para la comunidad científica".
El trabajo propone convertir en biomarcadores a las propias células --ya que contienen huellas de las enfermedades que captan al circular por el cuerpo humano-- mediante un análisis detallado de los diferentes estados celulares.
SEÑALES GUÍA
Usando el nuevo atlas celular, los investigadores han identificado indicadores moleculares que actúan como señales guía, orientando hacia una comprensión más profunda de la biología subyacente y permitiendo clasificar "con precisión" estas enfermedades.
Para encontrar estas señales, han analizado los genes inflamatorios que coordinan la respuesta inmunitaria, identificando programas que activan las células inmunitarias, guían su movimiento, defienden contra agentes dañinos y desencadenan la defensa.
Este conocimiento genético ayuda a diferencias cada enfermedad y a clasificar los pacientes según sus firmas inflamatorias únicas.
LA IA APRENDE DE LA INFLAMACIÓN
El estudio aplica la IA para clasificar pacientes según los datos de las células individuales que componen los diferentes mapas del atlas de la inflamación.
Los investigadores han desarrollado un modelo de IA generativa capaz de aprender de los estados celulares y la actividad genética capturados en el atlas, con el objetivo de proyectar los patrones biológicos en futuros pacientes.
El nuevo enfoque sienta las bases para una herramienta de medicina de precisión "que podría acelerar el diagnóstico y guiar tratamientos más personalizados", mejorando tanto la calidad de vida como la gestión clínica de individuos afectados por enfermedades con condiciones inflamatorias.
Tras el lanzamiento de este recurso de código abierto, que ya se ha probado con muestras de pacientes como herramienta diagnóstica personalizada, el equipo está trabajando en la siguiente fase del proyecto: establecer los protocolos necesarios para la calidad y la estandarización de los datos, con el objetivo de construir una base sólida "que permita su integración en la práctica clínica".
