Un equipo de investigación del Consejo Superior de Investigaciones Científicas (CSIC), liderado por Ricardo García en el Instituto de Ciencia de Materiales de Madrid (ICMM), ha desarrollado un innovador método de inteligencia artificial (IA) que permite predecir las propiedades nanomecánicas de células y tejidos biológicos. Este avance se basa en datos obtenidos mediante microscopía de fuerzas atómicas (AFM, por sus siglas en inglés), lo que facilita el procesamiento rápido de miles de curvas experimentales y minimiza los errores asociados a la adquisición de datos.
Los microscopios AFM no solo permiten observar átomos, sino también interactuar con ellos. Esta capacidad es fundamental en la medicina molecular, donde los investigadores pueden evaluar cómo las células responden a diferentes estímulos mecánicos, ayudando así a determinar su estado y potencialmente predecir patologías.
Un avance crucial para la biomedicina
García señala que, aunque el microscopio de fuerzas es eficaz, presenta limitaciones en cuanto a la velocidad de adquisición y procesamiento de datos. En el ámbito biomédico, esta rapidez es esencial: “Es necesario analizar muchas muestras para obtener estadísticas fiables que eviten resultados erróneos debido a la variabilidad individual”, comenta.
Con este objetivo en mente, el equipo comenzó hace tres años a integrar inteligencia artificial en su trabajo, desarrollando códigos específicos para acelerar el análisis de datos obtenidos mediante AFM. Gracias a este nuevo enfoque, han logrado reducir el tiempo necesario para procesar datos que antes requerían ocho horas a tan solo 30 minutos.
Pioneros en la aplicación del aprendizaje automático
El método de aprendizaje automático fue patentado hace poco más de un año y medio. Desde entonces, se ha colaborado estrechamente con Bruker, una empresa multinacional especializada en instrumentación científica, para formalizar la licencia. Este acuerdo marca un hito al ser la primera licencia sobre un método IA aplicado a AFM desarrollado por el CSIC.
El grupo dirigido por García se posiciona como líder mundial en la creación de nuevas metodologías e instrumentos dentro del campo de la nanotecnología. Su trabajo contribuye significativamente a comprender cómo las propiedades nanomecánicas de las células están relacionadas con su metabolismo y el desarrollo potencial de enfermedades cardiovasculares, inmunológicas o neurológicas.
“Nadie más ‘interroga’ a las células como lo hacemos aquí”, afirma García, destacando la singularidad y precisión alcanzada con estos nuevos métodos. “Estamos logrando una mayor precisión espacial, numérica y temporal”, concluye.
La noticia en cifras
| Cifra |
Descripción |
| 8 horas |
Tiempo de procesamiento anterior |
| 30 minutos |
Tiempo de procesamiento actual |
| 2024 |
Año de protección de la patente |
| 18 septiembre 2025 |
Fecha del anuncio |
Preguntas sobre la noticia
¿Qué método ha desarrollado el CSIC para predecir las propiedades nanomecánicas de las células?
El CSIC ha desarrollado un método de inteligencia artificial que permite aprender de los datos obtenidos por microscopía de fuerzas atómica (AFM) y predecir las propiedades nanomecánicas de materiales, especialmente células y tejidos biológicos.
¿Cuál es la ventaja del nuevo método en comparación con los métodos anteriores?
El nuevo método permite procesar miles de curvas experimentales rápidamente, reduciendo el tiempo de análisis de ocho horas a solo 30 minutos, lo que es crucial para obtener resultados fiables en biomedicina.
¿Cómo se aplica este método en la investigación médica?
Este método se utiliza para interactuar con células y determinar su estado físico según cómo reaccionan a diferentes estímulos mecánicos, lo que puede ayudar a predecir patologías.
¿Qué impacto tiene la rapidez en el análisis de datos en biomedicina?
La rapidez es esencial en biomedicina porque es necesario analizar muchas muestras para tener una estadística fiable y evitar resultados erróneos debido a la variabilidad individual.
¿Con quién ha trabajado el equipo del CSIC para la licitación de la patente?
El equipo ha trabajado mano a mano con Bruker, una empresa multinacional que fabrica instrumentación científica, para la licitación de la patente del método de aprendizaje automático.
¿Qué enfermedades pueden comprenderse mejor gracias a este nuevo enfoque?
Este enfoque ayuda a entender mejor las propiedades nanomecánicas de las células y su relación con el metabolismo, lo que puede estar vinculado al desarrollo de enfermedades cardiovasculares, inmunológicas o neurológicas.
Si (
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