El Proyecto de Investigación Científica y Tecnológica (PICT) que busca analizar las características de la lágrima sigue recibiendo a personas voluntarias interesadas en hacer su aporte, que permitirá mejorar el abordaje y tratamiento de patologías ocularesmediante un dispositivo médico.
Pueden participar personas de entre 18 y 80 años, de lunes a viernes de 9 a 17 en el Laboratorio de Prototipado Electrónico & 3D ubicado en el Centro de Medios del Campus de la UNER en Oro Verde. El único requisito es reservar turno previo a través de este sencillo formulario.
El director del Proyecto de Investigación es el bioingeniero y doctor en Ingeniería, Martín Zalazar. En una entrevista con los programas Primera Mañana, de LT14 Radio Nacional Paraná, y Aire Nacional (un ciclo que se emitía hasta días atrás por la TV Pública) explicó cómo se realiza el simple procedimiento para el que necesitan en total 300 personas voluntarias y del que participaron hasta el momento unas 200.
No lleva más de 10 minutos. La persona voluntaria recibe las explicaciones e instrucciones del equipo, firma un breve cuestionario sobre su salud y actividad ocular y luego se realiza la recolección del líquido.
“La técnica es muy sencilla: consiste en no pestañear. La persona voluntaria se sostiene el ojo abierto con los dedos y cuando se empieza a secar, genera lágrimas, de las que se toma la muestra”, relató
Las lágrimas se recogen con un capilar, un pequeño cilindro de vidrio, que se apoya sobre la comisura lateral en el costado del ojo. Se inclina la cabeza y se toma la muestra, que es de apenas unos 50 mililitros: tres o cuatro lágrimas.
Soluciones en salud ocular
Zalazar destacó la importancia del dispositivo médico que motiva el estudio. “En este pequeño gran paso abordamos el Síndrome del Ojo Seco, la más frecuente de las patologías oculares. No hay registro de que se hayan medido hasta ahora los parámetros que estamos midiendo. Y el dispositivo tiene capacidad de abordar muchas patologías más”, expuso. “Los interesados no son sólo oftalmólogos sino todos los médicos”, añadió el director de la iniciativa.
El bioingeniero de la UNER anticipó que esperan tener los resultados del estudio a fin de año y lograr una publicación científica internacional. Es uno de los pasos centrales del proyecto, que tiene por objetivo la creación de una empresa de base tecnológica basada en microdispositivos y biosensores para abordar patologías oculares.
La necesidad del Estado
El profesor e investigador del Conicet en el Laboratorio de Prototipado Electrónico resaltó que desde este espacio se realizan muchos desarrollos en búsqueda de soluciones en el ámbito de la salud. “La ciencia y la investigación, no sólo en Argentina, necesitan una fuerte impronta y presencia del Estado. Así es en el mundo. El privado no suele hacer investigación básica”.
El investigador y docente de la FIUNER contó que vivió en Nueva York dos años. “Estuve investigando para una Universidad y los fondos se consiguen en distintas agencias estatales. Tengo la esperanza de que la situación actual se vaya acomodando y podamos seguir avanzando en proyectos en la Facultad”, concluyó en relación a los recortes presupuestarios vigentes en educación superior, ciencia y tecnología por parte del Gobierno Nacional.
Sobre el director
Martín Zalazar es bioingeniero (FI-UNER, 2007) y doctor en Ingeniería como becario CONICET (FICH-UNL, 2013). Profesor Adjunto en la Facultad de Ingeniería e investigador Asistente (Conicet), desarrolla sus actividades en el Laboratorio de Prototipado Electrónico & 3D y dirige el Grupo de Investigación en Microfluídica (FI-UNER). Recibió el premio a mejor Tesis de Doctorado 2014 de la provincia de Santa Fe. Realizó parte de su doctorado en Argonne National Laboratory, EE.UU. (2011-2012) con una beca Fulbright para investigadores y tuvo una estancia posdoctoral en la University of Texas-Dallas, EE.UU. (2018).
Los investigadores han desarrollado un modelo entrenado de manera similar a ChatGPT que puede adaptarse para evaluar múltiples condiciones de salud.
Mariana Lenharo
Los científicos han desarrollado una herramienta de inteligencia artificial (IA) capaz de diagnosticar y predecir el riesgo de desarrollar múltiples afecciones de salud, desde enfermedades oculares hasta insuficiencia cardíaca y la enfermedad de Parkinson, todo ello basándose en las imágenes de la retina de las personas.
Las herramientas de inteligencia artificial han sido entrenadas anteriormente para detectar enfermedades utilizando imágenes de la retina, pero lo que hace que la nueva herramienta, llamada RETFound, sea especial es que se desarrolló utilizando un método conocido como aprendizaje auto supervisado. Esto significa que los investigadores no tuvieron que analizar cada uno de los 1,6 millones de imágenes de retina utilizadas para el entrenamiento y etiquetarlas, por ejemplo, como “normales” o “patológicas”. Estos procedimientos consumen mucho tiempo y son costosos, y son necesarios durante el desarrollo de la mayoría de los modelos estándar de aprendizaje automático.
En cambio, los científicos utilizaron un método similar al utilizado para entrenar modelos de lenguaje grande como ChatGPT. Esa herramienta de inteligencia artificial aprovecha innumerables ejemplos de texto generado por humanos para aprender a predecir la siguiente palabra en una oración a partir del contexto de las palabras anteriores. Del mismo modo, RETFound utiliza una multitud de fotografías de retina para aprender a predecir cómo deberían verse las partes faltantes de las imágenes.
“A lo largo de millones de imágenes, el modelo aprende de alguna manera cómo es la retina y cuáles son todas sus características”, explica Pearse Keane, oftalmólogo del Moorfields Eye Hospital NHS Foundation Trust en Londres, coautor de un artículo, publicado hoy en Nature que describe la herramienta. Esto constituye la piedra angular del modelo y lo clasifica como lo que algunos llaman modelo básico, lo que significa que puede adaptarse para muchas tareas.
Una ventana a la salud humana
Las retinas de una persona pueden ofrecer una ventana a su salud, porque son la única parte del cuerpo humano a través de la cual se puede observar directamente la red capilar, formada por los vasos sanguíneos más pequeños. “Si tiene alguna enfermedad cardiovascular sistémica, como hipertensión, que afecta potencialmente a todos los vasos sanguíneos de su cuerpo, podemos visualizar [eso] directamente en imágenes de la retina”, sostiene Keane.
Las retinas también son una extensión del sistema nervioso central y comparten similitudes con el cerebro, lo que significa que las imágenes de la retina se pueden utilizar para evaluar el tejido neural. “El problema es que muchas veces la gente no tiene la experiencia necesaria para interpretar estos escáneres. Aquí es donde entra en juego la IA”, afirma Keane.
Una vez que habían entrenado previamente a RETFound en esos 1,6 millones de imágenes de retina sin etiquetar, Keane y sus colegas pudieron introducir una pequeña cantidad de imágenes etiquetadas (digamos, 100 imágenes de retina de personas que habían desarrollado Parkinson y 100 de personas que no lo habían desarrollado) para enseñar el modelo sobre condiciones específicas. Habiendo aprendido de todas las imágenes sin etiquetar cómo debería verse una retina, dice Keane, el modelo puede aprender fácilmente las características de la retina asociadas con una enfermedad.
El uso de datos sin etiquetar para entrenar inicialmente el modelo “desbloquea un importante cuello de botella para los investigadores”, afirma Xiaoxuan Liu, investigador clínico que estudia la innovación responsable en IA en la Universidad de Birmingham, Reino Unido. El radiólogo Curtis Langlotz, director del Centro de Inteligencia Artificial en Medicina e Imágenes de la Universidad de Stanford, en California, está de acuerdo. “Las etiquetas de alta calidad para datos médicos son extremadamente caras, por lo que la eficiencia de las etiquetas se ha convertido en la moneda del sector”, afirma.
El sistema funcionó bien en la detección de enfermedades oculares como la retinopatía diabética. En una escala donde 0,5 representa un modelo que no funciona mejor que una predicción aleatoria y 1 representa un modelo perfecto que hace una predicción precisa cada vez, obtuvo una puntuación de entre 0,822 y 0,943 para la retinopatía diabética, según el conjunto de datos utilizado. Al predecir el riesgo de enfermedades sistémicas (como ataques cardíacos, insuficiencia cardíaca, accidente cerebrovascular y Parkinson), el rendimiento general fue limitado, pero aún superior al de otros modelos de IA. RETFound es hasta ahora una de las pocas aplicaciones exitosas de un modelo básico para imágenes médicas, dice Liu.
Aplicaciones en expansión
Los investigadores ahora están analizando a qué otros tipos de imágenes médicas podrían aplicarse las técnicas utilizadas para desarrollar RETFound. “Será interesante ver si estos métodos se generalizan a imágenes más complejas”, dice Langlotz, por ejemplo, a imágenes de resonancia magnética o tomografías computarizadas, que a menudo son tridimensionales o incluso cuatridimensionales.
Los autores han puesto el modelo a disposición del público y esperan que grupos de todo el mundo puedan adaptarlo y entrenarlo para que funcione en sus propias poblaciones de pacientes y entornos médicos. “Podrían tomar este algoritmo y perfeccionarlo, utilizando datos de su propio país para tener algo que esté más optimizado para su uso”, afirma Keane.
“Esto es tremendamente emocionante”, sostiene Liu, aunque utilizar RETFound como base para otros modelos para detectar enfermedades conlleva un riesgo, añade. Esto se debe a que cualquier limitación incorporada en la herramienta podría filtrarse a modelos futuros que se construyan a partir de ella. “Ahora depende de los autores de RETFound garantizar su uso ético y seguro, incluida la comunicación transparente de sus limitaciones, para que pueda ser un verdadero activo comunitario”.
Uno de los ejes fundamentales de trabajo en la Facultad de Ingeniería es la investigación, que impulsa a la búsqueda y producción de nuevos conocimientos en la actividad académica. La institución ha propiciado la conformación de Grupos y Laboratorios de Investigación y Desarrollo. Uno de estos lugares de creación de conocimiento científico es el Laboratorio de Química Ambiental.
Está conformado por docentes, investigadores y estudiantes que se abocan a la indagación sobre la contaminación ambiental y la aplicación de tecnologías medioambientales para su tratamiento y posible remediación. Además brinda servicios a terceros que necesiten conocer el estado medioambiental de distintas muestras.
El Laboratorio está dirigido por el Dr. Enrique Paravani, quien recordó que el espacio de trabajo surgió en 2018 con el fin de estudiar cuestiones ambientales en diferentes matrices, ya sea agua, suelo o aire. Cuenta con docentes e investigadores de la Facultad de Ingeniería, de la Universidad Autónoma de Entre Ríos (UADER), del Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA) y de la Facultad de Bioquímica y Ciencias Biológicas de la Universidad Nacional del Litoral (UNL). Sostiene un trabajo multidisciplinario con biotecnólogos, doctores en Ciencias Biomédicas, bioquímicos, ingenieros agrónomos y estudiantes de grado de Boingeniería, Licenciatura en Bioinformática e Ingeniería en Transporte.
Sobre los distintos proyectos, una de las integrantes del equipo, la Dra. Mariana Bianchi, explicó: “Tenemos diferentes líneas de investigación. Una de ellas es el análisis de agroquímicos. Además, el año pasado surgió una nueva línea que es la fitorremediación a través de plantas acuáticas, para remediar efluentes porcinos. Esto tiene dos propósitos, fitorremediar y bajar la carga biológica del efluente. Eso permite arrojarlo a un arroyo o usarlo para riego y después la posibilidad de hacer un extrusado para darles de comer a los cerdos como suplemento de su dieta, ya que tiene mucho fósforo y nitrógeno”.
Además, están comenzando una nueva línea de investigación sobre cannabis. El objetivo es instalar un laboratorio para extraer y analizar la resina y los aceites medicinales de las producciones que realizan asociaciones de cultivos y autocultivadores. “Nuestra idea es brindar este servicio y certificar la calidad y la cantidad de cannabinoides y los compuestos orgánicos que están en la planta”, concluyó Bianchi.
Cabe destacar que también brindan servicios. “Estamos avalados por la Secretaría de Ambiente de la provincia. Todos los efluentes que se necesitan estudiar llegan a nosotros para realizar los exámenes correspondientes y así proporcionar un diagnóstico. Hoy el Laboratorio de Química Ambiental es el lugar de referencia a nivel provincial para hacer justamente esos análisis”, comentó Enrique Paravani.
Laboratorio vinculado a los Objetivos de Desarrollo Sostenible
Los Objetivos de Desarrollo Sostenible (ODS) son 17 metas globales interconectadas diseñadas por la ONU como un plan para lograr un futuro mejor y más sostenible. Los ODS fueron establecidos en 2015 por la Asamblea General de las Naciones Unidas y están incluidos en una Resolución que se conoce coloquialmente como Agenda 2030. Establece para los países miembros de las Naciones Unidas una serie de compromisos y desafíos que estos países deben tomar para mejorar la calidad de vida de todos los habitantes.
Varios de estos Objetivos están relacionados con la educación y la investigación, sectores en los que las universidades tienen un papel directo. La Universidad Nacional de Entre Ríos (UNER) en conjunto con el Gobierno de la provincia trabajan en la formación con respecto a los ODS y en el desarrollo de los mismos.
“En el 2021 nos convocaron desde la Universidad a los diferentes laboratorios para proponer aportes a los ODS. Ahí particularmente me empecé a interesar encómo se podían relacionar con nosotros. Cuando los evaluás, encontrás que el Objetivo 6 encaja directamente con el trabajo del laboratorio en Salud y Ambiente”, concluyó Enrique.
El Objetivo 6: “Agua limpia y saneamiento”, apunta a que se garantice la disponibilidad de agua potable y su gestión sostenible para todos los habitantes. Si bien se ha conseguido ampliar el acceso, aún existen miles de personas que carecen de estos servicios básicos esenciales para prevenir y contener las enfermedades.
Un laboratorio, diversos fines
El Laboratorio tiene distintos objetivos,uno de ellos es aportar a problemáticas ambientales, estudiarlas, generar datos robustos y que así se puedan generar políticas. “Vemos importante también incentivar a los más jóvenes a que se interesen, para nosotros es enriquecedor ya que cada persona que se suma tiene una mirada distinta y nuevos conocimientos”, argumentó Enrique Paravani.
Finalmente, Mariana Bianchi expresó: «Nosotros bregamos por tener un vínculo con los productores, mostrarles los problemas que se están generando, proponerles estrategias e incentivarlos con la biorremediación. Y también en este sentido, comunicar nuestros hallazgos a la población en general va a ayudar a que las personas tengan más información”.
Un grupo de investigadores del Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas (CONICET) logró establecer el vínculo genético que existe entre neandertales y los seres humanos actuales.
Miguel Delgado, investigador y docente en la Facultad de Ciencias Naturales de La Plata, formó parte del consorcio internacional que coordinó la búsqueda.
Basándose en la información de más de 6000 personas, el estudio reveló la persistencia de una huella genética prehistórica en los genes responsables de la variación facial en las poblaciones que actualmente habitan América Latina.
Los resultados fueron publicados en la revista científica Communications Biology, del grupo Nature.
Neandertales y latinos: el vínculo genético que los emparenta
El estudio se llevó a cabo utilizando imágenes de más de 6000 individuos, cuyas características fueron analizadas mediante un programa informático automatizado para identificar y medir los rasgos morfológicos.
Además, se realizaron múltiples análisis genómicos para establecer una conexión entre la morfología facial de cada persona y genes específicos. Esto permitió identificar las áreas faciales y los genes que tienen influencia en la diversidad morfológica.
Se compararon las muestras latinoamericanas con las de más de 19.000 personas de diferentes regiones: Europa (10.115), Asia (5298) y África (3631). Además, se realizaron comparaciones con registros fósiles de neandertales que habitaban Europa y Asia hace 500.000 años.
De acuerdo con Miguel Delgado, los hallazgos de la investigación indican que, en las poblaciones latinoamericanas contemporáneas, existen vínculos directos entre la herencia genética de los humanos arcaicos y diversos rasgos morfológicos, especialmente en la región media del rostro.
Además, el investigador enfatizó la relevancia social de este tipo de investigaciones, ya que contribuyen a desmontar discursos xenófobos o racistas.
Histórico descubrimiento: qué científicos argentinos participaron de la investigación
Los resultados de la investigación están publicados en la revista científica Communications Biology.
Además de Delgado, el estudio contó con la participación de otros dos argentinos: Rolando José González, investigador del CONICET y director del Centro Nacional Patagónico; y Virginia Ramallo, del Consejo en el Instituto Patagónico de Ciencias Sociales y Humanas.
Asimismo, se contó con la colaboración de aproximadamente 40 científicos, principalmente antropólogos y genetistas de América Latina y Europa. Todos ellos forman parte del Consorcio para el Análisis de la Diversidad y la Evolución en Latinoamérica(CANDELA).
