David Vargas. 3 septiembre
La plataforma computacional utiliza imágenes de microscopía similares a esta para detectar la evolución de cada una de las células cancerosas. Foto: Shutterstock
La plataforma computacional utiliza imágenes de microscopía similares a esta para detectar la evolución de cada una de las células cancerosas. Foto: Shutterstock

Especialistas del grupo de investigación Parma (reconocimiento de patrones y aprendizaje de máquina por sus siglas en inglés) del Tecnológico de Costa Rica (TEC) desarrollan una plataforma computacional para analizar imágenes de video con el fin de darle seguimiento a células cancerosas que fueron tratadas con quimioterapia, pero siguen creciendo y reproduciéndose.

La plataforma les permite seguir cada una de las células de una muestra durante un lapso de entre 96 y 120 horas (3 a 5 días) y es una herramienta poderosísima para microbiólogos que estudian el comportamiento de estos organismos.

Los investigadores del Grupo Parma usan técnicas de reconocimiento de patrones y deep learning –aprendizaje profundo donde las computadoras usan cantidades enormes de datos para aprender y tomar decisiones inteligentes por sí solas– para observar las células en la muestra.

Saúl Calderón, profesor del TEC y coordinador del grupo Parma, explica que el número de imágenes que se producen en un experimento de este tipo con un seguimiento de 96 horas en video pueden alcanzar unos 170.000 cuadros. La plataforma permite seguir a las células individualmente, ver su desarrollo, detectar automáticamente cuando se dividen y se reproducen, y seguir a las nuevas células.

“La plataforma que estamos desarrollando en el TEC segmentará automáticamente las células en videos de microscopía, las rastreará y detectará cuando hay mitosis. De esta forma podemos construir una especie de árbol genealógico para ver cuáles células lograron sobrevivir a un tratamiento específico de quimioterapia”, explica Calderón.

Es prácticamente imposible que un grupo de personas se ponga a analizar 170.000 imágenes de células y detectar qué hace cada una de ellas. Según explica Calderón, las herramientas disponibles en el mercado son muy costosas y por ello decidieron crear una propia.

El Grupo Parma desarrolló la plataforma computacional en colaboración con el PRIS-Lab de la Universidad de Costa Rica (laboratorio homólogo de la Escuela de Ingeniería Electrónica de esta institución) para un proyecto de investigación de la Facultad de Microbiología.

Steve Quirós, microbiólogo e investigador de la UCR, trabaja en conjunto con el Grupo Parma, el PRIS-Lab, y el Centro Nacional de Alta Tecnología (Cenat), usando la plataforma computacional en su proyecto que busca encontrar una forma de debilitar las células cancerosas con el fin de mejorar la eficacia de los tratamientos contra el cáncer.

“Las técnicas tradicionales para seguir a las células usan promedios. Esta técnica permite seguirlas de forma individual a lo largo del tiempo”, dice Quirós. “Esta plataforma es una diferencia radical. Yo no creo que haya forma de seguir en el tiempo los cambios de la células si no es con la ayuda del video y el reconocimiento de patrones. Son millones de células que son difíciles de ver”.

El cáncer es un grupo complejo de enfermedades cuya característica principal es que células sanas de un tejido se alteran y comienzan a reproducirse de forma descontrolada y a una velocidad mayor de lo normal. Tratamientos como la quimioterapia eliminan estas células alteradas. Sin embargo, no todas las células reciben la cantidad suficiente para aniquilarlas y algunas sobreviven.

El estudio del Steve Quirós busca entender qué sucede con las células tratadas con quimioterapia que sobreviven y continúan reproduciéndose. Por medio de ingeniería genética, pretende modular los genes de las células y descubrir formas más efectivas de tratar la enfermedad.