Crean universitarios algoritmo que mejora imágenes fluorescentes con superresolución

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Científicos del Instituto de Biotecnología (IBt), de la UNAM, diseñaron un algoritmo que al ser incorporado a las computadoras que ya procesan imágenes de fluorescencia tomadas con un microscopio ordinario, hace posible que adquieran una calidad equiparable a la obtenida con grandes y costosos equipos de superresolución.

Adan Oswaldo Guerrero Cárdenas, líder del proyecto e investigador del Laboratorio Nacional de Microscopía Avanzada (LNMA), explicó que el algoritmo llamado Mean Shift Super Resolution (MSSR) puede ser utilizado en microscopios de fluorescencia, donde las células son teñidas con colorantes; un tipo de imágenes que para ser procesadas se requiere de una computadora.

El nivel de resolución obtenido con el algoritmo permite estudiar aspectos asociados a la organización subcelular y, por ejemplo, identificar claramente las mitocondrias (relacionadas con la energía de las células), lo cual es útil para reconocer patologías vinculadas a fallas en estas estructuras, como problemas agudos de respiración, detalló.

Con el nombre “Extending resolution within a single imaging frame”, el trabajo fue publicado a inicios de diciembre de 2022 en la revista Nature Communications; en abril de 2023 este medio de comunicación les otorgó el reconocimiento “Physics Top 25 Read Articles of 2022”; es decir, como uno de los 25 artículos más leídos de la editorial.

“Estamos hablando que en 2022 la revista publicó miles de artículos y, de todos esos, el nuestro ha tenido un impacto muy grande en la comunidad. Si pensamos en países como México o toda Latinoamérica, la tecnología que permite hacer microscopía de superresolución rara vez se encuentra en países en vías de desarrollo y lo que creamos es una tecnología que permite que las naciones desarrollen conocimiento sin necesidad de tener instrumentos caros, lo que puede transformar la forma en que se hace ciencia en América Latina, África y otros lugares”, comentó el especialista en óptica y análisis de imágenes.

Establecer sinergias

Para Guerrero Cárdenas y su equipo lo más importante es enseñar a otros expertos a utilizar la tecnología, de tal manera que se genere un ciclo virtuoso de descubrimientos que impacte favorablemente a la sociedad.

Abundó que recibieron apoyo de Fundación Chan Zuckerberg Initiative, una organización filantrópica fundada por el creador de Facebook, Mark Zuckerberg, y su esposa, Priscilla Chan, para hacer llegar la tecnología a Latinoamérica. El proyecto fomenta la creación de talleres donde se enseña a utilizar la tecnología desarrollada en el LNMA y que la gente valore el impacto en su investigación, además de programas de intercambio para familiarizarse con la microscopía.

Este proyecto cumple con cuatro de los 17 Objetivos de Desarrollo Sustentable de Naciones Unidas, porque estamos generando educación de calidad. En los cursos tratamos de tener un balance de género en los asistentes, estamos creando más tecnología y la generación de conocimiento reducirá las inequidades que existen en distintos lugares. La divulgación es un proyecto de colaboración entre México y Argentina para establecer sinergias a nivel internacional que permitan el progreso de las comunidades, precisó.

Mejorar los básicos

Guerrero Cárdenas recordó que el microscopio es un instrumento que permite estudiar los microorganismos, las células que forman los seres vivos, objetos tan pequeños que no se pueden ver a simple vista.

Estos aparatos también tienen un límite establecido por la luz, pues los conocidos como microscopios ópticos permiten observar la forma de objetos de hasta 0.2 micras de longitud, por lo que literalmente inventaron matemáticas y teoría, algoritmos que facilitan acceder a información hasta ahora inaccesible con los ojos o lentes tradicionales.

Para la creación del MSSR, los investigadores utilizaron una fórmula matemática ya conocida como “el sombrero mexicano”, que al ser representado gráficamente se ve como un sombrero -de ahí el nombre- el cual les permitió solucionar el problema asociado a la interferencia de la luz y disminuir la incertidumbre que generan imágenes borrosas.

“Lo que nosotros inventamos fue un ‘sombrero mexicano matemático’ para entender cómo se organiza el mundo, no a escalas microscópicas sino en escalas nanoscópicas que son mucho más pequeñas, lo que da espacio a que se pueda utilizar tecnología ya existente en México para desarrollar productos en nanotecnología”, describió.

“El sombrero mexicano” se utilizaba para identificar bordes y rastrear objetos, por ejemplo, detectar las salientes en una imagen o los bordes de un coche, por lo que el equipo del IBt lo redefinió para aplicarlo a la microscopía.

Debido a que fue publicado como un artículo de acceso público, el MSSR puede ser utilizado por expertos que emplean “un microscopio de fluorescencia que, por ejemplo, se encuentra a nivel universitario o clínico para hacer diagnósticos y esta tecnología permite hacer que las imágenes sean más claras, y entender mejor el contenido. Para otros niveles, como la educación básica, la tecnología aún no está lista”, destacó el investigador.

Guerrero Cárdenas rememoró que en 2014 se otorgó el Premio Nobel a Eric Betzig, William E. Moerner y Stefan W. Hell, los creadores de la microscopía de superresolución quienes inventaron equipos y metodologías experimentales muy costosas y elaboradas que generan imágenes que son posibles de analizar a escala nanométrica.

Lo más importante es que el desarrollo del IBt permite realizar experimentos de microscopía de superresolución sin necesidad de un instrumento que cuesta más de 20 millones de pesos y que es compatible con todas las técnicas experimentales de microscopía de fluorescencia.

Adicionalmente, los expertos exploran los alcances del algoritmo, pues si bien se ha utilizado para mejorar imágenes microscópicas, en teoría se podría emplear para procesar imágenes del espacio profundo -galaxias, estrellas de neutrones, nebulosas, etcétera- como las obtenidas con los grandes telescopios espaciales, es decir, ir de lo micro a lo macro.