Biochip impulsado por IA detecta marcadores genéticos en 20 minutos
Científicos de NTU Singapore desarrollaron un biochip impulsado por IA capaz de detectar múltiples biomarcadores de microARN en 20 minutos. La plataforma combinó un chip nanofotónico con análisis automatizado de imágenes y superó el 99 por ciento de precisión en distintos canales de prueba.
Un equipo de científicos de NTU Singapore ha desarrollado un nuevo biochip que, al combinarse con Inteligencia Artificial (IA), puede detectar de forma rápida y precisa cantidades extremadamente pequeñas de microARN, diminutos marcadores genéticos vinculados a enfermedades como las cardiopatías. Publicada en Advanced Materials, la nueva plataforma de biosensado combina un chip nanofotónico especialmente diseñado con análisis de imágenes automatizado por IA. En comparación con el actual patrón de referencia para detectar microARN — PCR (reacción en cadena de la polimerasa) —, el nuevo dispositivo puede reducir el tiempo de detección de horas a 20 minutos.
Con una pequeña gota de sangre cargada en el chip, este puede detectar rápidamente múltiples biomarcadores de microARN. Gracias a su función integrada de obtención de imágenes mediante IA, miles de señales de microARN pueden capturarse y analizarse en una sola toma. El equipo ha construido un prototipo compacto que incluye una cámara a color capaz de captar imágenes del chip nanofotónico, y una aplicación para teléfono móvil diseñada para analizar imágenes de microARN mediante algoritmos de IA y proporcionar resultados rápidos.
Los microARN son moléculas cortas de ARN que ayudan a regular los genes que actúan en el organismo. Debido a que los cambios en los niveles de microARN están vinculados a muchas enfermedades, los científicos los han estado estudiando como posibles biomarcadores para afecciones como enfermedad cardiovascular, cáncer, trastornos neurodegenerativos y enfermedades metabólicas. La importancia de los microARN quedó subrayada en 2024, cuando el Premio Nobel de Fisiología o Medicina reconoció el descubrimiento del microARN y su papel en la regulación genética.
Para superar los desafíos de la detección de microARN, el equipo diseñó una nanocavidad, una diminuta estructura que atrapa la luz y que es cientos de veces más pequeña que el ancho de un cabello humano. Con forma de cueva revestida de espejos, la nanocavidad refleja y amplifica las señales fluorescentes que se iluminan cuando un microARN diana se une a su sonda correspondiente. Esto facilita la detección incluso de moléculas individuales de microARN.
El sistema midió tres microARN asociados con el cáncer de pulmón de células no pequeñas — miR-191, miR-25 y miR-130a — a partir de extractos de células humanas de cáncer de pulmón sin amplificación ni preparación compleja. A diferencia de la PCR y de los kits de hibridación que requieren sondas marcadas, la plataforma detecta de forma directa y cuantitativa múltiples microARN en muestras líquidas. La plataforma también utiliza un modelo de aprendizaje profundo conocido como Mask R-CNN para analizar automáticamente imágenes microscópicas.
Un sistema automatizado de obtención de imágenes por IA capta las señales de microARN en una sola toma, tras lo cual el sistema de IA identifica y clasifica las señales fluorescentes y distingue entre distintos tipos de microARN, eliminando la necesidad de recuento manual y reduciendo el error humano. La plataforma también mostró un buen rendimiento cuando se añadieron microARN sintéticos a extractos biológicos, lo que sugiere que puede funcionar de manera fiable en condiciones de muestra más realistas. Los investigadores afirmaron que la plataforma podía detectar microARN en concentraciones extremadamente bajas, hasta apenas unas pocas moléculas en una muestra, y logró una precisión superior al 99 por ciento en la identificación de sus objetivos en diferentes canales de prueba.
El equipo aspira a construir un sistema que pueda medir de forma rápida y precisa múltiples microARN, con potencial para detectar biomarcadores vinculados a una amplia gama de enfermedades. Sus pruebas exitosas con células de cáncer de pulmón muestran que, con las sondas adecuadas dirigidas a distintos biomarcadores, la tecnología podría adaptarse potencialmente a muchos otros tipos de cáncer y enfermedades, incluidas las enfermedades cardiovasculares y víricas. Se ha presentado una divulgación tecnológica a través de NTUitive, la empresa de innovación y emprendimiento de la universidad.