Utilizan inteligencia artificial para el estudio del folículo piloso y obtener diagnósticos de salud
Con la capacidad que aporta la inteligencia artificial, las técnicas de visión artificial de última generación brindan la posibilidad de superar las limitaciones del análisis de fibras, mejorar la comprensión de la biología del cabello y hasta captar desequilibrios hormonales o deficiencias nutricionales que producen alteraciones en el pelo, que pueden detectarse y potencialmente usarse para el diagnóstico de diversas patologías.
El estudio de los procesos celulares y moleculares que rigen el desarrollo y el mantenimiento del folículo piloso ha supuesto un gran avance en los campos de la dermatología y la tricología, sin embargo, en opinión de expertos, la caracterización de los fenotipos asociados a la propia fibra capilar no ...
El estudio de los procesos celulares y moleculares que rigen el desarrollo y el mantenimiento del folículo piloso ha supuesto un gran avance en los campos de la dermatología y la tricología, sin embargo, en opinión de expertos, la caracterización de los fenotipos asociados a la propia fibra capilar no ha sido suficientemente estudiada. Sin embargo, el seguimiento de los fenotipos de las fibras capilares puede facilitar la detección temprana y el tratamiento posterior, mejorando los resultados terapéuticos, según los autores de una nueva aplicación que utiliza inteligencia artificial y que puede revolucionar la forma en que los científicos estudian el cabello.
Esta aplicación, realizada y desarrollada por científicos de la Facultad de Medicina Veterinaria de la Universidad Estatal de Washington (WSU) (EEUU), fue dada a conocer en el ´Journal of Investigative Dermatology´. El concepto de la aplicación fue desarrollado por Jasson Makkar, un estudiante de posgrado en biociencias moleculares de la WSU.
Se trata de una metodología de visión artificial para la disección de imágenes de fibras capilares de longitud completa para su fenotipado con una resolución de fibra única, conocida como fenómica capilar profunda.
"En muchos sentidos, el cabello de una persona es un reflejo de su salud y, si empiezas a separarlo con pinzas, como hacen muchos científicos especializados en el cabello, puedes hacer algunos descubrimientos realmente interesantes, pero lo estás haciendo manualmente, justo debajo del microscopio", según señaló Ryan Driskell, profesor asociado e investigador principal de la aplicación.
Modelo de visión artificial
Para la obtención de este nuevo método, se entrenó un modelo de visión artificial por computadora para identificar el cabello utilizando el clúster de computación de alto rendimiento de WSU, Kamiak. Con la ayuda adicional del microscopio Aperio GT450 en el Laboratorio de Diagnóstico de Enfermedades Animales de Washington, se automatizó la obtención de imágenes de alta resolución de las fibras capilares.
Al determinar puntos de datos longitudinales sobre el aspecto del pelo,diferentes condiciones, como los desequilibrios hormonales o las deficiencias nutricionales, alteran el crecimiento del pelo de manera que pueden detectarse y potencialmente usarse para el diagnóstico."La tecnología permite a los científicos no solo realizar referencias cruzadas de fibras capilares de alta precisión de manera imparcial, sino también generar una base de datos lo suficientemente grande como para cuantificar con precisión los tipos de cabello de diferentes individuos y posiblemente posiciones anatómicas", según detalló el prof. Driskell
La nueva aplicación no sólo podría identificar la especie de la que proviene un cabello, sino también "arrojar luz sobre la edad, la salud y la etnia de los seres humanos, lo que podría ayudar en las investigaciones criminales", indicaron los autores.
