Microscopia basada en inteligencia artificial para combatir infecciones

Ricardo Henriques

Instituto de Tecnologia Química e Biológica António Xavier, Universidade Nova de Lisboa, Portugal

Los microscopios de alta resolución actuales dañan las células vivas con la intensa luz que utilizan, lo que limita la capacidad de observar ciclos completos de infección vírica. Debido a este problema fundamental, existen importantes lagunas en la comprensión de los mecanismos por los que virus como el VIH-1 entran en la célula, establecen latencia e interaccionan con las células huésped. Este proyecto pretende abordar este reto mediante el uso de inteligencia artificial para ajustar la configuración del microscopio en tiempo real, de un modo similar a los teléfonos modernos, que optimizan la configuración de la cámara fotográfica, pero a un nivel más sofisticado.

Esta tecnología, al combinar diferentes técnicas avanzadas de adquisición de imagen con algoritmos inteligentes, permitirá a los científicos observar infecciones víricas durante un periodo de días en vez de minutos, así como mantener un excepcional nivel de detalle. Con esta importante innovación, los investigadores podrán realizar un seguimiento de los procesos de infección subcelulares y descubrir detalles cruciales sobre la entrada del virus en la célula, la latencia y la propagación del virus.

En conclusión, este proyecto constituye un avance significativo en la tecnología de la microscopia y ofrece una nueva y potente herramienta para comprender y combatir las infecciones víricas. El presente proyecto, al hacer accesible esta técnica avanzada de obtención de imagen a una gran variedad de entornos de investigación, representará una democratización del descubrimiento científico y mejorará los resultados en salud pública a escala mundial.

VirusAwareScopes: Machine Learning-Driven Adaptive Microscopy for Long-Term Viral Infection Studies

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