Unos investigadores han desarrollado un sistema basado en t\u00e9cnicas de visi\u00f3n artificial que permite realizar un an\u00e1lisis autom\u00e1tico de v\u00eddeos biom\u00e9dicos capturados mediante microscop\u00eda para poder caracterizar y describir el comportamiento de las c\u00e9lulas que aparecen en las im\u00e1genes.<\/p>\n
Estas nuevas t\u00e9cnicas, desarrolladas por un equipo de ingenieros de la Universidad Carlos III de Madrid (UC3M) en Espa\u00f1a, ya se han utilizado para realizar mediciones en tejidos vivos en una investigaci\u00f3n realizada con cient\u00edficos del Centro Nacional de Investigaciones Cardiovasculares (CNIC). Gracias a ello, el equipo descubri\u00f3 que los neutr\u00f3filos (un tipo de c\u00e9lulas inmunes) muestran diferentes conductas en la sangre durante los procesos inflamatorios y han identificado que una de ellas, provocada por la mol\u00e9cula Fgr, est\u00e1 asociada al desarrollo de enfermedades cardiovasculares.<\/p>\n
Este trabajo, publicado recientemente en la revista acad\u00e9mica Nature, podr\u00eda permitir el desarrollo de nuevos tratamientos para minimizar las secuelas ocasionadas por los infartos de miocardio. En el estudio han participado investigadores de la Fundaci\u00f3n Vithas, de la Universidad de Castilla La Mancha, en Espa\u00f1a, la Agencia de Ciencia y Tecnolog\u00eda de Singapur (ASTAR) y la Universidad Harvard (Estados Unidos), entre otros centros.<\/p>\n
\u201cNuestra contribuci\u00f3n consiste en el dise\u00f1o y desarrollo de un sistema completamente autom\u00e1tico, basado en t\u00e9cnicas de visi\u00f3n artificial, que permite caracterizar las c\u00e9lulas objeto de estudio mediante el an\u00e1lisis de v\u00eddeos capturados por los bi\u00f3logos a trav\u00e9s de la t\u00e9cnica de microscop\u00eda intravital\u201d, indica uno de los investigadores, el catedr\u00e1tico Fernando D\u00edaz de Mar\u00eda, responsable del Grupo de Procesado Multimedia de la UC3M. Se han realizado mediciones autom\u00e1ticas de la forma, tama\u00f1o, movimiento y posici\u00f3n respecto al vaso sangu\u00edneo de unos pocos miles de c\u00e9lulas, en comparaci\u00f3n con los estudios biol\u00f3gicos tradicionales que se suelen sustentar en an\u00e1lisis de unos pocos cientos de c\u00e9lulas caracterizadas manualmente. De esta forma, se ha podido llevar a cabo un an\u00e1lisis biol\u00f3gico m\u00e1s avanzado y con mayor importancia a nivel estad\u00edstico.<\/p>\n
Este nuevo sistema tiene diversas ventajas, seg\u00fan los investigadores, en t\u00e9rminos de tiempo y precisi\u00f3n. En general, \u201cno resulta viable mantener a un bi\u00f3logo experto segmentando y siguiendo c\u00e9lulas en v\u00eddeos durante meses. En cambio, por dar una idea aproximada (porque depende de la cantidad de c\u00e9lulas y profundidad del volumen 3D), nuestro sistema tarda apenas un cuarto de hora en analizar un v\u00eddeo de 5 minutos\u201d, se\u00f1ala otro de los investigadores, Ivan Gonz\u00e1lez D\u00edaz, profesor titular del Departamento de Teor\u00eda de la Se\u00f1al y Comunicaciones de la UC3M.<\/p>\n
Las redes neuronales profundas, las herramientas en las que se apoyan estos ingenieros para la segmentaci\u00f3n y detecci\u00f3n de las c\u00e9lulas, son b\u00e1sicamente algoritmos que aprenden a partir de ejemplos, por lo que para desplegar el sistema en un nuevo contexto es necesario generar suficientes ejemplos que permitan su entrenamiento. Estas redes forman parte de las t\u00e9cnicas de aprendizaje autom\u00e1tico (machine learning), que a su vez es una disciplina dentro del campo de la Inteligencia Artificial (IA). Adem\u00e1s, el sistema incorpora a su vez otro tipo de t\u00e9cnicas estad\u00edsticas y modelos geom\u00e9tricos, todos ellos descritos en otro trabajo publicado recientemente en la revista acad\u00e9mica Medical Image Analysis.<\/p>\n
El software que implementa el sistema resulta vers\u00e1til y se puede adaptar a otros problemas en pocas semanas. \u201cDe hecho, lo estamos aplicando ya en otros escenarios diferentes, estudiando el comportamiento inmunol\u00f3gico de las c\u00e9lulas-T y c\u00e9lulas dendr\u00edticas en tejidos cancerosos. Y los resultados provisionales son prometedores\u201d, adelanta otro de los investigadores del equipo de la UC3M, Miguel Molina Moreno.<\/p>\n
En cualquier caso, a la hora de investigar en este campo, los investigadores destacan la importancia del trabajo de un equipo interdisciplinar. \u201cEn este contexto, es importante valorar el esfuerzo previo de comunicaci\u00f3n entre bi\u00f3logos, matem\u00e1ticos e ingenieros requerido para entender los conceptos b\u00e1sicos de otras disciplinas antes de poder hacer progresos reales\u201d, concluye Fernando D\u00edaz de Mar\u00eda.<\/p>\n
Fuente: noticiasdelaciencia.com<\/strong><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":" Unos investigadores han desarrollado un sistema basado en t\u00e9cnicas de visi\u00f3n artificial que permite realizar un an\u00e1lisis autom\u00e1tico de v\u00eddeos biom\u00e9dicos capturados mediante microscop\u00eda para poder caracterizar y describir el comportamiento de las c\u00e9lulas que aparecen en las im\u00e1genes.<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":26388,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[370],"tags":[],"class_list":["post-26387","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-salud"],"yoast_head":"\n