Herramienta de IA detecta alertas ocultas de enfermedades dentro de células individuales
Actualizado el 14 Oct 2025
Detectar los primeros signos de enfermedad a nivel celular sigue siendo un gran reto en medicina. Sutiles cambios moleculares suelen preceder a los síntomas visibles; sin embargo, estos indicadores tempranos son difíciles de detectar con las tecnologías actuales. Los análisis tradicionales a nivel genético suelen condensar información genética compleja en un único valor, ocultando así detalles cruciales que podrían revelar estados patológicos tempranos o fundamentar decisiones terapéuticas. Una nueva herramienta de inteligencia artificial (IA) proporciona ahora una visión más profunda de la actividad celular, capaz de revelar marcadores de enfermedad ocultos que son invisibles para los métodos convencionales.
Desarrollada por investigadores de la Universidad McGill (Montreal, Quebec, Canadá), la herramienta DOLPHIN utiliza IA para analizar los patrones de expresión de ARN en células individuales. Captura diferencias moleculares de grano fino examinando cómo se unen los genes a partir de componentes más pequeños llamados exones. A diferencia de los métodos estándar que agregan datos a nivel genético, DOLPHIN se centra en estos componentes básicos más pequeños, lo que le permite detectar variaciones moleculares que pueden servir como indicadores tempranos de enfermedades.
Los investigadores demostraron la eficacia de la herramienta en un estudio publicado en Nature Communications. En una sola aplicación, DOLPHIN analizó datos unicelulares de pacientes con cáncer de páncreas e identificó más de 800 marcadores de enfermedad que las herramientas convencionales no detectaban. El sistema de IA distinguió los cánceres agresivos de alto riesgo de los casos menos graves, ofreciendo información valiosa que podría ayudar a los médicos a personalizar las estrategias de tratamiento y predecir la progresión de la enfermedad.
Además de su potencial diagnóstico, DOLPHIN representa un avance hacia la creación de modelos digitales detallados de células humanas. Al generar perfiles unicelulares más completos, la plataforma podría simular el comportamiento y la respuesta de las células a los fármacos antes de pasar a las pruebas de laboratorio o clínicas. Este enfoque puede acelerar el descubrimiento, reducir los costos de investigación y mejorar la precisión de futuras terapias al permitir experimentos virtuales.
Los investigadores planean ampliar las capacidades de DOLPHIN para analizar millones de células en diferentes tejidos y enfermedades. El objetivo es perfeccionar sus algoritmos para un uso clínico más amplio y crear bibliotecas celulares virtuales a gran escala para modelar procesos biológicos complejos. Estos avances podrían transformar la detección temprana de enfermedades y abrir nuevas vías en la medicina de precisión.
"Esta herramienta tiene el potencial de ayudar a los médicos a encontrar en cada paciente las terapias que tengan más probabilidades de funcionar para ellos, reduciendo el ensayo y error en el tratamiento", afirmó Jun Ding, autor principal del estudio.
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Universidad McGill
