Un nuevo estudio realizado por los profesores Martti Juhola y Katriina Aalto-Setälä de la Universidad de Tampere en Finlandia demuestra que con el uso de inteligencia artificial y aprendizaje automático, es posible no solo separar con precisión los cultivos de células cardíacas enfermas de los sanos, sino tambiéntambién para diferenciar entre enfermedades cardíacas genéticas.
Los cardiomiocitos derivados de iPSC pueden derivarse de una muestra de sangre o de una biopsia de piel. Estas células se utilizan actualmente para comprender la fisiopatología de diferentes enfermedades e identificar nuevos fármacos potenciales para diversas enfermedades.
El aprendizaje automático y la inteligencia artificial han mejorado mucho en los últimos años. Los científicos de la Universidad de Tampere ahora han combinado la tecnología de células madre y la inteligencia artificial para estudiar el latido de los cardiomiocitos en los cultivos celulares. El comportamiento de las células se analizó utilizando señales de calcio. Calcioes esencial para que los cardiomiocitos laten, y el latido se puede monitorear usando etiquetas fluorescentes.
En el estudio, los cardiomiocitos se derivaron de pacientes con arritmia genética CPVT, síndrome de QT largo LQTS o miocardiopatía hipertrófica HCM, o de individuos sanos. Se registraron las palizas de cardiomiocitos individuales y el análisisse le enseñó al software qué enfermedades representaban. Luego, el programa aprendió a separar los diferentes grupos e identificar características específicas en el comportamiento de cada célula.
El software ahora es capaz de identificar si las señales provienen de células derivadas de un individuo portador de una mutación causante de una enfermedad o de un individuo sano. Esto es muy impresionante, pero la mayor sorpresa fue que el programa también podía notar la diferencia entreenfermedades
Esta importante observación revela que las células derivadas de iPSC y la inteligencia artificial tienen el potencial de ser utilizadas en diagnósticos. Actualmente, las enfermedades genéticas se diagnostican principalmente mediante análisis de ADN, pero en muchos casos los resultados no revelan si la alteración del ADN es la verdaderacausa de la enfermedad o si es solo una variación inocente. Este nuevo hallazgo demuestra que unir la inteligencia artificial y el aprendizaje automático puede ayudar en tales situaciones. La combinación de tecnologías también podría usarse en casos de hallazgos cardíacos inespecíficos pero severos para identificar el específicoenfermedad que causa los síntomas.
Fuente de la historia :
Materiales proporcionado por Universidad de Tampere . Nota: El contenido puede ser editado por estilo y longitud.
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