A RAGC distingue un equipo da UDC por unha IA para mellorar a análise de imaxes médicas

A Real Academia Galega de Ciencias (RAGC) vén de fallar os Premios de Investigación Ernesto Viéitez Cortizo 2023, destinados a promover e recoñecer a investigación de maior nivel desenvolvida na nosa comunidade nas áreas de coñecemento das matemáticas, física e ciencias da computación; química e xeoloxía; bioloxía e ciencias da saúde; ciencias técnicas; e ciencias económicas e sociais. Nesta 33ª edición presentáronse un total de 44 propostas. O premio está dotado con 6.000 euros e ademais concedéronse dous accésits. Entregaranse nun acto que se vai celebrar o vindeiro 20 de marzo no Pazo de San Roque, en Santiago.
A importancia de poder identificar e caracterizar os microplásticos
O primeiro premio recaeu nun proxecto do equipo liderado por Soledad Muniategui, do Grupo de Química Analítica Aplicada do Instituto Universitario de Medio Ambiente da Universidade da Coruña. “Este traballo é o resultado dunha liña mantida ao longo de máis de 10 anos, en colaboración con destacados grupos europeos, e que trata de resolver problemas científicos que permitan ás autoridades abordar e mitigar un problema ambiental global como é o dos microplásticos. Curiosamente, algo cuxa presencia é bastante obvia, xera enormes dificultades á hora da súa identificación e caracterización científico-técnica, o cal pon en serios apuros moitos esforzos lexislativos, sociais e empresariais”, indican os investigadores, lembrando que cada ano chegan ao mar 12 millóns de toneladas de plástico, onde se degradan, alcanzando incontábeis anacos de tamaños micro e nanométricos. “Os esforzos lexislativos serán inútiles se por cuestións técnicas, como a falta de metodoloxía analítica validada ou non harmonizada, non se poden establecer plans de monitoraxe ambiental nacionais e supranacionais”, engaden.
Esta liña de investigación aborda o desenvolvemento de métodos analíticos validados e contrastados para a determinación de microplásticos no medio. O equipo xa participou nunha convocatoria da UE para estandarizar as metodoloxías analíticas. Tras varios estudos previos concluíron que os procesos de envellecemento naturais dos plásticos apenas se tiñan considerado, polo que propuxeron por primeira vez un sistema sinxelo e de baixo custo para emular o proceso de degradación por acción da radiación UV e pola erosión no mar. Por outro lado, estudaron o envellecemento dos polímeros comerciais máis relevantes, como a poliamida (común en téxtiles), PVC, PET, PP... (de uso frecuente en alimentación e bebida).
Na actualidade son o único grupo español que traballa con centros metrolóxicos europeos nun proxecto financiado pola UE para desenvolver patróns certificados de microplásticos que permitan validar métodos analíticos. Tras xerar a capacidade de identificar e caracterizar microplásticos, están a abordar investigacións centradas en como determinalos na cadea trófica. Nesta liña, desenvolveron novos métodos para determinalos en fitoplancto e zooplancto, algas de consumo humano e peixe (en particular en xarda e salmón). Tamén avanzan para detectar a súa presenza nun eido novo e relevante como é o aire.
Un paso importante para o tratamento da diabetes
A Academia concedeu ademais dous accésits, un deles para o equipo coordinado por María Jesús González, do Centro Singular de Investigación en Medicina Molecular e Enfermidades Crónicas (CiMUS) da Universidade de Santiago. O seu traballo céntrase no control do metabolismo da glicosa. Tal como explican, “a homeostase da glicosa ou mantemento dos niveis de glicosa en sangue é esencial para o correcto funcionamento do organismo. As alteracións no seu mantemento e regulación atópanse na raíz do desenvolvemento de importantes enfermidades como a diabetes ou a síndrome metabólica”.
Segundo indican, “os niveis de glicosa en sangue son o resultado dun balance entre a glicosa que se inxire co alimento, a que se consume nos diferentes tecidos e órganos, e a que se produce no organismo, principalmente no fígado. O mantemento dun balance adecuado require da acción coordinada da insulina e as hormonas contrarreguladoras”. Poñen de relevo que este proceso está regulado pola proteína PCK1, de xeito que “poder controlar a súa actividade enzimática representa un paso fundamental no deseño de novas terapias para o tratamento da diabetes, en particular a de tipo 2, unha enfermidade que afecta a máis de 5 millóns de persoas en España”.
Até agora descoñecíanse os procesos moleculares implicados na regulación da actividade enzimática desta proteína. No proxecto desenvolto polo equipo da USC descríbese por primeira vez un mecanismo implicado en particular na produción de glicosa, que é esencial para controlar tanto a actividade enzimática desta proteína como os niveis de glicosa en sangue, con importantes implicacións fisiolóxicas e fisiopatolóxicas. Os resultados deste traballo publicáronse na revista científica Cell Metabolism, líder no campo de endocrinoloxía, metabolismo e bioloxía celular; que ademais elixiu este traballo como un dos 10 máis importantes publicado en 2023 sobre diabetes e metabolismo da glicosa.
Sistemas intelixentes máis eficientes e eficaces na análise da imaxe médica
O outro accésit foi para o equipo dirixido por Marcos Ortega, do Grupo de Investigación en Visión Artificial e Recoñecemento de Patróns da Facultade de Informática da Universidade da Coruña. O traballo premiado céntrase no desenvolvemento de novos paradigmas de aprendizaxe automática para facilitar a aplicación da Intelixencia Artificial na análise das imaxes médicas. Así, lograron obter modelos de IA máis eficientes, robustos e que non requiren grandes cantidades de datos etiquetados.
“A análise automática de imaxe baseada en IA presenta un gran potencial para facilitar o labor do persoal clínico, producindo diagnósticos máis precisos e posibilitando a realización de programas de cribado poboacional eficientes a grande escala, mellorando o diagnóstico temperán e a prevención de doenzas graves”, sinalaron os investigadores, engadindo que “porén, malia o potencial da IA no eido médico, a implantación destas tecnoloxías vese limitada pola dificultade de producir modelos dabondo precisos e robustos coa cantidade de datos de adestramento tipicamente dispoñíbeis. A práctica clínica diaria xera unha ampla cantidade de imaxes e o adestramento supervisado require que sexan etiquetadas, un proceso laborioso, o que provoca un escenario de escaseza de datos etiquetados”.
O equipo logrou, cunha cantidade reducida de datos, mellorar o desempeño dos modelos de IA en numerosas tarefas de alto interese clínico. Os seus avances xa foron explotados e corroborados por expertos de diferentes servizos clínicos nacionais e internacionais, permitindo obter sistemas máis eficientes e eficaces no estudo de diversas patoloxías como a retinopatía diabética, o glaucoma ou a dexeneración macular asociada á idade. Estes sistemas, ademais, foron explotados especificamente na modalidade de imaxe oftalmolóxica máis barata e estendida, a retinografía.