Herramientas mejoran obtención de imágenes del tejido y vasos cardíacos para diagnóstico más temprano de enfermedades

La obtención de imágenes de enfermedades cardíacas sigue siendo un gran desafío debido a la complejidad estructural y la fluorescencia natural de los tejidos cardíacos, que a menudo distorsiona las imágenes y dificulta la precisión de los diagnósticos. Las técnicas de imagen tradicionales suelen ser insuficientes para observar estructuras pequeñas o cambios rápidos en los sistemas biológicos, especialmente dentro del corazón. Muchas de ellas se ven limitadas por la velocidad de fotogramas de la cámara, la capacidad de procesamiento de datos o la escasa visibilidad en los tejidos profundos. Ahora, investigadores han desarrollado un nuevo y potente algoritmo que mejora la claridad de las imágenes cardíacas, lo que podría permitir una detección más temprana y precisa de las enfermedades cardiovasculares, la principal causa de muerte en EUA.

Investigadores del Instituto Tecnológico de Georgia (Atlanta, GA, EUA), con el apoyo de la Fundación Nacional de Ciencias de EUA (Alexandria, VA, EUA), han presentado una herramienta que utiliza una técnica llamada descomposición recursiva multiescala para descomponer y analizar imágenes cardiovasculares con mayor eficacia. Este método permite la visualización multiparamétrica de alta resolución de la actividad cardíaca, ofreciendo vistas detalladas de las cámaras cardíacas, los vasos sanguíneos y otras señales dinámicas sin las limitaciones típicas de las herramientas de imagen actuales. El nuevo algoritmo aísla y amplifica señales biológicas clave de imágenes con ruido o superpuestas, lo que permite el seguimiento simultáneo en tiempo real de múltiples funciones cardíacas.

Imagen: el algoritmo mejora el diagnóstico de enfermedad cardiovascular al mejorar la visualización del tejido cardíaco y los vasos (foto cortesía del Jia Shu/Instituto de Tecnología de Georgia)

La herramienta también funciona con configuraciones de microscopio existentes, lo que podría acelerar su adopción tanto en entornos de investigación como clínicos. Detallado en Nature Cardiovascular Research, el algoritmo tiene amplias aplicaciones potenciales más allá de la imagenología cardíaca. Podría mejorar la imagenología de células vivas en otras áreas, como la investigación cerebral, y ayudar a los científicos a monitorizar los procesos biológicos con un nivel de detalle sin precedentes, mejorando así la comprensión tanto de la progresión de las enfermedades como del comportamiento celular.

“Mejorar la visualización de los sistemas cardíacos es solo una de las aplicaciones de esta nueva herramienta”, afirmó Eric Lyons, director de programa de la Dirección de Ciencias Biológicas de la NSF. “Esto también podría contribuir al avance de la obtención de imágenes de células vivas en otras partes del cuerpo, como el cerebro, y a ampliar el conocimiento sobre procesos y sistemas biológicos fundamentales”.