MADRID 9 Sep. (EUROPA PRESS) -
Una colaboración internacional entre investigadores de la Universidad Autónoma de Madrid (UAM) y la Universidad Ca' Foscari de Venecia (Italia) ha dado lugar a una tecnología capaz de generar mapas tridimensionales de temperatura en tejidos vivos, utilizando únicamente luz infrarroja e inteligencia artificial, ha informado la UAM en un comunicado.
El avance, publicado en la revista Nature Communications, podría transformar la forma en que se monitoriza la temperatura dentro del cuerpo humano, facilitando la detección temprana de enfermedades y el seguimiento de tratamientos, sin recurrir a tecnologías de imagen costosas o invasivas.
El sistema se basa en nanotermómetros luminiscentes: partículas ultrapequeñas de sulfuro de plata (Ag2S) que emiten luz en el infrarrojo cercano cuando son estimuladas por una fuente externa. El color y la intensidad de esta emisión dependen tanto de la temperatura del entorno como de la cantidad de tejido biológico que la luz debe atravesar.
Para interpretar estos sutiles cambios espectrales, el equipo entrenó una red neuronal de doble capa con cientos de imágenes hiperespectrales obtenidas bajo distintas condiciones. El modelo resultante permite reconstruir mapas térmicos tridimensionales del tejido con alta precisión, incluso en escenarios biológicamente complejos.
"Estamos convirtiendo las distorsiones ópticas, que normalmente se consideran un problema, en una fuente de información", explica Erving Ximendes, investigador Ramón y Cajal de la Universidad Autónoma de Madrid y autor correspondiente del estudio. "Con este método, podemos detectar tanto la temperatura del tejido como su profundidad en el organismo", señalan.
En las pruebas realizadas, el sistema fue capaz de detectar gradientes térmicos en tejidos sintéticos y muestras biológicas reales, e incluso logró mapear vasos sanguíneos en un animal vivo a partir de una única imagen.
Se trata de la primera vez que se consigue una imagen térmica 3D remota de alta resolución utilizando solo luz, sin necesidad de equipos voluminosos como resonancias magnéticas funcionales (fMRI) o tomografías por emisión de positrones (PET).
OTRAS POSIBLES MEDICIONES
Además de su potencial diagnóstico, esta misma estrategia podría adaptarse para medir otros parámetros fisiológicos, como el pH o la concentración de oxígeno, simplemente modificando las propiedades ópticas de las nanopartículas empleadas.
"Creemos que esto es solo el comienzo. El aprendizaje automático ofrece una herramienta poderosa para manejar la complejidad de los sistemas biológicos reales, más allá de lo que permiten los modelos tradicionales", asegura Riccardo Marin, coautor e investigador de la UAM y de la Universidad Ca' Foscari de Venecia.
El estudio, que destaca el valor de la colaboración internacional y la movilidad científica, sienta las bases del proyecto europeo MAtCHLESS, financiado con una Starting Grant del Consejo Europeo de Investigación (ERC) dotado con 1,5 millones de euros.
Este nuevo proyecto busca desarrollar sensores de nueva generación para estudiar parámetros intracelulares clave -como temperatura, pH y oxígeno- con una resolución sin precedentes, tanto en células humanas como en microorganismos extremófilos capaces de sobrevivir en condiciones extremas.
