Inteligencia artificial y bionanotecnología Vs cáncer de mama

Investigadoras de la Universidad Autónoma de Baja California (UABC) y del Centro de Nanociencias y Nanotecnología (Cnyn) de la Universidad Nacional Autónoma de México (UNAM), campus Ensenada, conjugan inteligencia artificial y bionanotecnología para reducir los tiempos y costos de experimentos que tienen como propósito el diseño de un tratamiento de cáncer de mama utilizando nanopartículas de plata.

En la Facultad de Ingeniería, Arquitectura y Diseño (FIAD) de la UABC, la doctora Dora Luz Flores Gutiérrez es investigadora y expuso en entrevista que herramientas de inteligencia artificial se utilizan para crear modelos computacionales que expliquen el comportamiento de sistemas biológicos.

“Dado que esos experimentos en laboratorio son altamente costosos en tiempo, dinero y equipo, lo que nosotros hacemos es crear modelos que predigan cuáles van a ser los mejores materiales desarrollados en el laboratorio para que tengan el mejor resultado en el sistema biológico”, detalló.

Dora Luz Flores mencionó que los modelos se alimentan con datos vectoriales e imágenes y se crean por medio de técnicas como programación genética, redes neuronales artificiales y sistemas basados en agentes, entre otros.

“Son algoritmos que dependiendo de la naturaleza del problema que quieres resolver, utilizas uno u otro, hay una diversidad de algoritmos que ayudan a resolver problemas no lineales. La inteligencia artificial está en estos modelos predictivos para minimizar costos de desarrollo de nanomateriales que en algún momento su aplicación la tendrán en sistemas biológicos, en medicina o en alguna otra área”, apuntó.

Un diseño experimental eficiente

La doctora Karla Oyuky Juárez Moreno, investigadora del Cnyn adscrita al programa Cátedras Conacyt, explicó que como miembro de la Red Internacional de Bionanotecnología (BIONN), está interesada en desarrollar más estudios sobre la actividad antineoplásica de un tipo específico de nanopartículas de plata que, en concentraciones efectivas, no es genotóxico.

Refirió que por medio de la colaboración que surgió con la doctora Dora Luz Flores, ha sido posible planificar los experimentos y evitar que se realice una cantidad innecesaria de trabajo.

“Cómo hacer el diseño experimental de tal forma que nosotros tengamos representados los tratamientos que vamos a investigar, los grupos controles y también qué podemos esperar o qué queremos ver y cómo podemos interpretar, eso bajo un modelo matemático”, subrayó.

Juárez Moreno mencionó que las ventajas de la inteligencia artificial fueron comprobadas a través de la tesis de licenciatura de María Rivera Guzmán, estudiante recientemente egresada de la carrera de bioingeniería de la UABC, quien a través de su investigación comparó la efectividad de las nanopartículas de plata para tratar el cáncer de mama, en contraste con los fármacos convencionales.

“Se administró cierta concentración de nanopartículas de plata y lo comparamos con la misma concentración de un fármaco que se utiliza de forma comercial, al compararlo fue posible establecer una proporción de cuántas células vivas deja uno y cuántas el otro; esos datos son los que se utilizan para los modelos matemáticos con los que trabaja la doctora Dora”, indicó.

Menor tiempo, menor costo

La investigadora del Cnyn precisó que los ensayos de citotoxicidad o viabilidad celular con nanopartículas de plata regularmente implican el uso de una placa con 96 diferentes combinaciones de las concentraciones del nanomaterial. 

“Se utilizan triplicados internos y se hacen tres veces esos experimentos en tres diferentes días. Estamos hablando de bastante esfuerzo porque cada experimento dura aproximadamente una semana y hay que ajustar las concentraciones, normalmente esto te llevaría un mes de trabajo”, especificó.

Destacó que con las herramientas de inteligencia artificial, los experimentos se desarrollan a lo largo de una semana y los resultados se utilizan para alimentar los modelos que proyectan comportamientos.

“Los modelos nos dicen qué tratamientos son los que dan mejores resultados, entonces ya no tenemos que usar los 96 pozos de la placa y tampoco tenemos que hacer tantos experimentos, se reduce el tiempo como a la mitad, lo que es bastante bueno porque es tiempo y dinero invertido”, resaltó Juárez Moreno.

Rapidez y productividad

En los estudios recientemente realizados por las doctoras Karla Juárez Moreno y Dora Flores Gutiérrez, como directoras de tesis, pudieron comprobar que los tiempos de los experimentos se reducen y la productividad incrementa.

“Los ensayos nos permitieron que esa tesis saliera en un tiempo muy rápido y con muy buenos resultados, de esa tesis se van a derivar varias cosas: un artículo científico y quizá una solicitud de patente”, adelantó la doctora Karla Juárez.

Respecto a los resultados de la investigación, comentó que observaron que las nanopartículas de plata son mucho más eficientes para matar las células del cáncer de mama y se requiere una concentración menor que el fármaco anticancerígeno que se utiliza en los tratamientos convencionales.

Puntualizó que la siguiente etapa del estudio consistirá en probar las mismas concentraciones de nanopartículas de plata en otros modelos de cáncer que son más agresivos, como la leucemia, cáncer de colon o próstata.

 

 

Nanomateriales en biomedicina

Las investigaciones de la doctora Karla Juárez Moreno forman parte del proyecto titulado Uso de nanomateriales avanzados para biomedicina, en que colaboran miembros de la Red Internacional de Bionanotecnología.

“Hemos trabajado con nanomateriales que tienen características muy particulares, pues debido a su escala nanométrica es posible que lleguen a los tumores más fácilmente, como las nanopartículas de plata, que se sabe, desde 2009, son excelentes anticancerígenos”, comentó la investigadora.

Recordó que las investigaciones están orientadas al diseño de nuevos tratamientos basados en nanomateriales, que tengan menos efectos adversos, en comparación con los tratamientos actuales que dañan todas las células.

 

Via  Conacyt

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