El sistema ofrece un diagnóstico en solo tres minutos por medio de dos algoritmos especialmente diseñados para distinguir entre células sanas y enfermas a partir de una fotografía digital de una muestra hematológica del paciente, explicó el IPN en un comunicado.
El software fue desarrollado por la estudiante Susana Ordaz para obtener su grado de maestra en ingeniería electrónica, con el apoyo de los científicos Francisco Javier Gallegos y Alberto Jorge Rosales, académicos de la Escuela Superior de Ingeniería Mecánica y Eléctrica (ESIME) y miembros del Sistema Nacional de Investigadores (SNI) .
“Las células sanas tienen la forma de un círculo casi perfecto y cuentan con un nucléolo” con dimensiones específicas, mientras que las “enfermas presentan vellosidades y pequeñas muescas o hendiduras” y “su nucléolo casi no se distingue o se pierde” , detalló la investigadora.
Según Ordaz, no existe actualmente una herramienta automatizada para hacer un “diagnóstico rápido y eficaz” en etapas tempranas de la leucemia linfoblástica aguda infantil, una enfermedad que se presenta en 4 de cada cien mil niños mexicanos menores de 15 años.
“La apreciación de la muestra de médula ósea en el microscopio tiene un porcentaje de certidumbre de aproximadamente 60 por ciento” , apuntó.
Para precisar aún más el diagnóstico por microscopio, tradicionalmente a la muestra de médula se le realiza una prueba denominada inmunofenotipificación, cuyos resultados pueden tardar hasta cuatro semanas.
La leucemia linfoblástica aguda avanza con mayor velocidad que el cáncer en un órgano específico “debido a que es cáncer en la sangre y circula por todo el organismo, de modo que en donde encuentra células inmaduras se comienza a desarrollar” , dijo Ordaz.
A juicio de la académica, en la medida en que el software disminuye el tiempo del diagnóstico se incrementan las posibilidades de recuperación del paciente porque se puede iniciar el tratamiento más rápidamente.
Actualmente se recuperan de esta enfermedad alrededor del 85 por ciento de los pacientes.
Los investigadores ya iniciaron los trámites para obtener el registro de autor del software a favor del IPN y ahora buscan apoyo para comenzar a aplicar el software en el sector salud.
En el futuro, los científicos esperan que el software cuente con una etapa de preprocesamiento de imágenes, tome en cuenta el historial médico del paciente, y que los algoritmos identifiquen la textura de las células, para incrementar aún más el índice de certeza del diagnóstico.
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