Un equipo de investigadores del Consejo Superior de Investigaciones Científicas (CSIC), liderado por Ricardo García en el Instituto de Ciencia de Materiales de Madrid (ICMM), ha presentado un innovador método de inteligencia artificial (IA) que promete revolucionar la predicción de propiedades nanomecánicas en células y tejidos biológicos. Este avance se basa en datos obtenidos a través de microscopía de fuerzas atómica (AFM, por sus siglas en inglés).
El nuevo método permite procesar rápidamente miles de curvas experimentales, eliminando errores comunes asociados con la adquisición de datos mediante AFM. Según García, los microscopios de fuerzas no solo permiten observar átomos, sino también interactuar con ellos, lo que resulta crucial en el ámbito de la medicina molecular. A través de esta interacción, los investigadores pueden evaluar cómo las células responden a diversos estímulos mecánicos, lo que les ayuda a determinar su estado y prever posibles patologías.
La velocidad como clave en biomedicina
“El microscopio de fuerzas tiene limitaciones en cuanto a la velocidad de adquisición y procesamiento de datos”, señala García. En biomedicina, donde el tiempo es esencial, analizar un gran número de muestras es fundamental para obtener resultados estadísticamente fiables. “La variabilidad individual puede llevar a conclusiones erróneas”, añade.
Con este desafío en mente, el equipo comenzó hace tres años a integrar inteligencia artificial en su trabajo. El resultado ha sido un método que reduce el tiempo necesario para procesar datos obtenidos por AFM: tareas que antes llevaban hasta ocho horas ahora pueden completarse en tan solo 30 minutos.
Pioneros en licencias tecnológicas
Este método fue patentado hace aproximadamente año y medio y desde entonces se ha colaborado estrechamente con Bruker, una empresa multinacional especializada en instrumentación científica. Esta colaboración resultó en la primera licencia otorgada por el CSIC para un método IA aplicado a AFM.
La investigación del equipo dirigido por García se posiciona como líder mundial en nanotecnología, enfocándose en cómo las propiedades nanomecánicas celulares se relacionan con el metabolismo y el desarrollo potencial de enfermedades cardiovasculares, inmunológicas o neurológicas.
Nuevas fronteras en la investigación celular
García enfatiza que los métodos desarrollados son únicos: “Nadie más interroga a las células como lo hacemos aquí”. Este enfoque ha permitido alcanzar niveles sin precedentes de precisión espacial, numérica y temporal en los análisis realizados.
Este avance no solo representa un hito tecnológico sino que también abre nuevas vías para comprender mejor las complejidades del funcionamiento celular y su relación con diversas patologías.
La noticia en cifras
| Descripción |
Cifra |
| Tiempo de procesamiento anterior |
8 horas |
| Tiempo de procesamiento actual |
30 minutos |
| Fecha de patente |
Hace más de un año y medio |
| Fecha de la noticia |
18 septiembre 2025 |
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, en particular, células y tejidos biológicos.
¿Cuáles son las ventajas del nuevo método de aprendizaje automático?
El nuevo método permite procesar miles de curvas experimentales rápidamente y suprime errores asociados a la adquisición de datos de AFM. Además, reduce el tiempo de análisis de datos de ocho horas a solo 30 minutos.
¿Por qué es importante la rapidez en el análisis de datos en biomedicina?
La rapidez es esencial en biomedicina porque es necesario analizar muchas muestras para obtener una estadística fiable y evitar resultados erróneos debido a la variabilidad individual.
¿Con quién ha trabajado el CSIC para la licitación del método?
El CSIC ha trabajado mano a mano con Bruker para la licitación de la patente del método, que es la primera licencia de un método IA aplicado a AFM desarrollada por el CSIC.
¿Qué enfermedades se pueden comprender mejor gracias a este nuevo método?
Este nuevo método ayuda a comprender cómo las propiedades nanomecánicas de las células se relacionan con su metabolismo y, eventualmente, con el desarrollo de enfermedades cardiovasculares, inmunológicas o neurológicas.
Si (
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