Vera Laceiras es de Posadas, magíster en Tecnología de la Información y doctorando en Informática. Es, además, autora del proyecto "Procesamiento Digital de Imágenes Citogenéticas" un trabajo interdisciplinario realizado junto al Laboratorio de Citogenética General y Monitoreo Ambiental que funciona en la órbita del Instituto de Biología Subtropical dependiente de la Universidad Nacional de Misiones (Unam) y el Conicet.
El laboratorio en cuestión -emplazado en la Facultad de Ciencias Exactas, Químicas y Naturales de la Unam- se dedica a estudiar las células de una muestra (ya sea tejido, sangre, etc) para identificar cambios en los cromosomas en diferentes modelos de animales con principal énfasis en peces neotropicales de agua dulce.
Estos denominados biomarcadores genéticos son útiles como señales de alerta temprana en cursos de agua contaminados y, por lo tanto, su análisis resulta de interés predictivo en evaluaciones de estado de calidad de cursos hídricos y manejo de cuencas.
Justamente, el aporte de la investigadora con Inteligencia Artificial fue el desarrollo de un algoritmo de clasificación de imágenes en la técnica ensayo cometa, utilizada para medir el daño en las células, reemplazando así un procesamiento de información hasta entonces artesanal.
“Lo que hice fue un procesamiento digital de imágenes aplicando Inteligencia Artificial y lógica difusa para clasificar imágenes de ADN de esos biomarcadores genéticos, y así determinar la calidad del agua. El proceso que se hace es un proceso largo. Se hacía de una forma manual en un espacio de la Unam. Se inicia con el relevamiento en determinados puntos en la provincia donde se toman muestras no solamente de agua sino también de piel de los peces. De esa piel de los peces se toman muestras de ADN y se somete a un tratamiento para obtener biomarcadores genéticos en este caso con la ténica llamada ensayo cometa”, explicó Vera Laceiras en diálogo con Télam-Confiar.
Y continuó: “En ese ensayo lo que se hace es poner algunos químicos para obtener preparados que en la oscuridad emiten fluorescencia. Esto permite que se analicen los núcleos de ADN de esa extracción pequeña de piel que se toma de los peces. Ese análisis de ADN, que hacen profesionales de la genética, normalmente se tomaban fotografías en total oscuridad y en base a eso se analizaba manualmente cómo estaba ese ADN, un genetista experto evaluaba los núcleos y lo dividían por categoría y a partir de ahí lo clasificaban de forma artesanal, lo contaban manualmente y lo anotaban en un cuaderno".
La investigadora detalló que su colaboración "fue que ese procedimiento que se hacía manualmente se hiciera de una manera digital; este procesamiento digital de imágenes permite una clasificación automática realizada con inteligencia artificial y lógica difusa (por ser material biológico), a través de algoritmos de clasificación, de esta manera la clasificación deja de ser artesanal y depender sólo del genetista experto”, sostuvo.
“El propósito es llegar a obtener un prototipo que pueda clasificar células conforme al método usado en el laboratorio. Desarrollar un procedimiento que permita la captura, gestión y análisis de imágenes de muestras celulares, su autoclasificación en grupos de pertenencia para su posterior estudio en el Laboratorio de Citogenética”, detalló en uno de los papers presentado en el Congreso IEEE Argencon, en el año 2020.
En el informe se describió que “se logró automatizar la clasificación de células animales (peces y bivalvos) en ensayo cometa visualizado a través de epifluorescencia mejorando los tiempos invertidos por el especialista en el Laboratorio de Citogenética y Monitoreo Ambiental".
Además, "a través del estudio de diferentes metodologías se evaluó su aplicabilidad, con pruebas primero de característica empírica y luego validándolos con el caso de estudio y se logró una optimización muy efectiva en la clasificación de diferentes tipos de células" y se concluyó que "el registro digital y la posibilidad de generar una base de datos permite pensar en futuros estudios en los que se analicen los datos en el laboratorio”.
Y añadió: “Este software desarrollado específicamente con el método de observación visual, mejora los tiempos y es sumamente útil en el laboratorio por su simpleza. Se podrían lograr proyecciones y otros tipos de diagnósticos a fin de prevenir enfermedades endémicas, maximizando la funcionalidad de las señales de alerta temprana. Además, a través de herramientas que permitan tener un panorama general de manejo de variables como indicadores claves por ejemplo, en cuadros de mandos, o bien a través de gestión del conocimiento o ciencia de datos”.
“¿Por qué se analiza esto?” lanzó como pregunta retórica la especialista en Informática. “Porque si el agua está intoxicada se refleja en la piel del pez que acumula las toxinas. Nosotros tenemos dos formas de contaminarnos: si el agua no está en correctas condiciones, no solamente nos contaminamos por la utilización del agua, sino también a través del consumo de la fauna acuática. Entonces por eso es importante ese testeo”, reflexionó Laceiras.
Finalmente, la especialista señaló que se encuentra trabajando en un proyecto sobre Biósfera Yabotí, un área natural protegida que abarca parte de los departamentos Guaraní y San Pedro, en la provincia de Misiones, que incluye reservas naturales públicas, privadas y de gestión de pueblos originarios.
“El proyecto que estoy es la alerta temprana de deforestación en espacios protegidos. Específicamente voy a estudiar la Biosfera Yabotí que tiene diferentes zonas. Tiene una zona de extracción de especies que está permitida, que está regulada como así también espacios que son absolutamente protegidos, que no se pueden tocar. Pero ocurre que hay mucha intrusión y en realidad la intrusión es la que hace daño”, relató.
Y concluyó: “Entonces si logramos detectar a tiempo esas intrusiones a través de ciertas alertas utilizando imágenes satelitales o drones (es algo que se debe probar) se pueda detectar esa intrusión antes de que empiecen a sacar las especies de una manera descontrolada evitando el daño irreparable”.
Fuente: Télam