El CSIC crea un método de aprendizaje automático innovador para predecir las propiedades nanomecánicas de las células

El equipo del investigador del Consejo Superior de Investigaciones Científicas (CSIC) Ricardo García, que trabaja en el Instituto de Ciencia de Materiales de Madrid (ICMM), ha desarrollado un método de inteligencia artificial (IA) que permite aprender de los datos obtenidos por microscopía de fuerzas atómica (AFM, por sus siglas en inglés) y predecir las propiedades nanomecánicas de materiales, en particular, células y tejidos biológicos. El método permite procesar con rapidez miles de curvas experimentales y suprime errores asociados a la adquisición de datos de AFM.

Los microscopios de fuerzas permiten no solo ver átomos, sino tocarlos. Aplicados a medicina molecular, los y las investigadoras pueden interactuar con células para, según cómo éstas reaccionan a diferentes estímulos mecánicos, determinar su estado y, eventualmente, predecir patologías.

"El microscopio de fuerzas funciona muy bien, pero tiene limitaciones relacionadas con la velocidad a la que se adquieren y procesan los datos", explica García, que incide en que esta cuestión de los tiempos es clave en biomedicina: "La rapidez es esencial en este campo. Es necesario analizar muchas muestras para tener una estadística fiable en la que la variabilidad individual no nos lleve a resultados erróneos".

Una cuestión de tiempo

Con esta idea en mente, el equipo se sumó al uso de la inteligencia artificial hace tres años y comenzó con el desarrollo de códigos de IA para agilizar el análisis de los datos obtenidos mediante el AFM. "Con la información que recibimos a través del AFM, nuestro método de inteligencia artificial permite predecir más rápido el estado físico de la célula de un tejido", detalla el investigador. Con su nuevo método de aprendizaje automático, procesamientos de datos que tardaban una media de ocho horas se hacen ahora en tan solo 30 minutos.

El método de aprendizaje automático se protegió mediante patente hace poco más de año y medio y, desde entonces, se ha trabajado mano a mano con Bruker para la licitación de la patente. Se trata de la primera licencia de un método IA aplicado a AFM desarrollada por el CSIC y firmada por Bruker, una empresa multinacional que fabrica instrumentación científica para la investigación molecular y de materiales, así como para el análisis industrial y aplicado.

Aprendizaje automático para comprender enfermedades

El equipo de Ricardo García en el Instituto de Ciencia de Materiales de Madrid es líder mundial en el desarrollo de nuevas metodologías e instrumentos dentro del área de la nanotecnología que ayudan a la comprensión de las propiedades nanomecánicas de las células y cómo éstas se relacionan su metabolismo y, eventualmente, con el desarrollo de enfermedades cardiovasculares, immunológicas o neurológicas.

Se trata de métodos únicos: "Nadie más 'interrroga' a las células como lo hacemos aquí", explicaba García en un reportajea inicios de año. "Con estos nuevos métodos estamos consiguiendo más precisión espacial, numérica y temporal", concluye.

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El equipo de Ricardo García es líder mundial en microscopía de fuerzas. / Ángela R. Bonachera/ICMM-CSIC

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