Por Carina López y Pool Contreras MÉXICO, 25 sep (Xinhua) — Científicos mexicanos desarrollan una herramienta tecnológica que facilita la detección temprana del Parkinson mediante el análisis automatizado de imágenes de microglías, células del sistema nervioso que participan en la respuesta inmunitaria del cerebro y cuyos cambios de forma y comportamiento pueden reflejar alteraciones asociadas con la enfermedad antes de que aparezcan los principales síntomas. En entrevista con Xinhua, la investigadora del Instituto Politécnico Nacional (IPN) Yazmín Montserrat Flores Martínez explicó que el estudio se apoya en un prototipo informático capaz de procesar y caracterizar en pocas horas imágenes de microglías, lo que permite analizar de manera automatizada cambios en esas células relacionados con procesos neuroinflamatorios vinculados al Parkinson. “La idea surgió desde que me di cuenta de que dedicaba muchísimo tiempo a hacer el conteo manual de células microgliales, que son un tipo de células distinto a las neuronas que están dentro del sistema nervioso central”, resaltó la especialista. Flores agregó que debido a que estas células son aquellas que reconocen agentes lesivos o patógenos cuando hay un insulto en el cerebro, “en nuestro grupo de investigación cobran mucha importancia y nuestro interés es poder evaluarlas y cuantificarlas”. Comentó que esa herramienta digital también puede medir distintos parámetros, como la cantidad de ramas o prolongaciones que poseen las células y la manera en que esas características se transforman a lo largo de un proceso de neuroinflamación. De acuerdo con la Organización Mundial de la Salud (OMS), la enfermedad de Parkinson es el segundo trastorno neurodegenerativo más común en el mundo, solo después del Alzheimer, y la prevalencia de ese padecimiento se ha duplicado en los últimos 25 años debido al envejecimiento de la población. La también docente de la Escuela Nacional de Medicina y Homeopatía (ENMH) del IPN señaló que la enfermedad de Parkinson no puede detectarse hasta que aparecen los síntomas, lo que ocurre cuando ya se ha perdido una gran cantidad de neuronas. En ese sentido, Flores mencionó que el objetivo principal de la herramienta digital es contribuir a la búsqueda de una biomolécula que permita identificar de manera temprana indicios de la enfermedad y, con ello, favorecer intervenciones oportunas antes de que la pérdida neuronal avance hasta la aparición de los síntomas. “Normalmente, con los ‘softwares’ que ya existen actualmente, nos lleva un tiempo de uno o dos, hasta tres meses, en obtener el resultado final para poder llegar a una conclusión. Con este ‘software’ estamos hablando de que en 24 a 48 horas llegamos al resultado biológico y podemos obtener conclusiones de manera temprana”, puntualizó. Una sola imagen, detalló la científica, podía contener cientos de microglías y, para analizarlas “manualmente”, era necesario recortar la imagen y trabajar prácticamente célula por célula, una tarea que resultaba larga, repetitiva y agotadora. En esa dificultad radica la importancia del prototipo informático desarrollado por alumnos de la Escuela Superior de Cómputo (Escom) del IPN, que busca agilizar el análisis de esas células y facilitar el trabajo de los investigadores. “Por eso es que nosotros decidimos realizar un proceso llamado esqueletización de las células microgliales para tener la mayor cantidad de detalles que presenta la morfología de esas células”, reiteró la experta. Por su parte, la integrante de la Escuela Superior de Cómputo y líder de la parte informática del proyecto, María Elena Cruz Meza, enfatizó que la disminución del tiempo de procesamiento y análisis de las células ayudará a los científicos a generar información que permita estudiar alternativas para abordarla de manera temprana. “Con herramientas computacionales, como el aprendizaje profundo o el uso de redes neuronales convolucionales, nos damos a la tarea de introducir una imagen de las microglías que la profesora prepara a través de un microscopio. Las muestras que nos entrega y el ‘software’, en este caso el algoritmo de reconocimiento, pasan por un proceso de entrenamiento con un conjunto de datos”, detalló Cruz Meza. De esa manera, añadió, se enseña al algoritmo a reconocer la forma de las células, extraerlas e identificarlas y, posteriormente, mediante distintos procedimientos de procesamiento digital de imágenes, obtener información sobre sus características morfológicas. Aunque el prototipo se encuentra en una etapa de investigación, los desarrolladores confían en que esa herramienta pueda contribuir a generar información útil para identificar cambios tempranos en las microglías y avanzar en la búsqueda de biomarcadores relacionados con el Parkinson. Fin