Xalapa, Ver.- La Sociedad Mexicana de Inteligencia
Artificial (SMIA) otorgó el tercer lugar a nivel nacional a la tesis de
maestría de Diana María Sánchez Silva, egresada del posgrado del Centro de
Investigación en Inteligencia Artificial (CIIA) de la Universidad Veracruzana
(UV), por su contribución al mejoramiento de los métodos de diagnóstico de
cáncer de mama.
“Clasificación de patrones de bandeo obtenidos
mediante Western Blot para el diagnóstico de cáncer de mama”, es el tema del
estudio de investigación que mereció esta distinción en el marco de la 16ª
Conferencia Internacional Mexicana sobre Inteligencia Artificial (MICAI 2017),
en la Universidad Autónoma de Baja California (UABC), campus Ensenada.
Esto, luego de haber respondido satisfactoriamente a
la convocatoria del certamen de la SMIA, por iniciativa de uno de los tutores
de la tesis, quien la motivó a someter a concurso el proyecto.
La joven, quien en 2016 concluyó la maestría en
Inteligencia Artificial en el CIIA, expresó que la investigación es la mejor
manera de acercarse y beneficiar a la sociedad, por lo que se mostró orgullosa
de haber obtenido ese título y en un futuro espera ver aplicada su innovación a
favor de mujeres que enfrentan tal enfermedad.
Destacó que el cáncer de mama es uno de los mayores
problemas de salud en mujeres a nivel mundial y una de las principales causas
de muerte en edad adulta. Tan sólo en México representa la primera causa de
mortalidad en féminas mayores de 35 años.
Sin embargo, para mejorar el pronóstico y
supervivencia del padecimiento es necesario optimizar y mejorar los métodos de
diagnóstico mediante una detección temprana, dijo.
Es así que bajo la dirección de Héctor Gabriel Acosta
Mesa y Tania Romo González de la Parra, investigadores del CIIA y del Instituto
de Investigaciones Biológicas (IIB) de la UV, respectivamente, Diana María
Sánchez inició el proyecto basado en un estudio previo desarrollado en el IIB.
En él se emplean imágenes
unidimensionales para la detección de auto-anticuerpos contra antígenos de
células tumorales que distinguían entre mujeres con cáncer de aquéllas sin
patología mamaria, y sanas, bajo una técnica denominada Western Blot.
No obstante, el análisis de dichas imágenes es una
tarea difícil, incluso para los expertos, pues genera gran subjetividad y
complejidad en el proceso de interpretación, así como un tiempo prolongado.
De esta forma, realizó una estancia de seis meses en
el IIB y propuso una metodología semiautomática útil en la identificación de
patrones de cáncer de mama, a través de la cual se logra disminuir
significativamente la subjetividad, el tiempo y la complejidad del proceso,
gracias al uso de técnicas de inteligencia artificial, aprendizaje automático y
visión por computadora.
Para eso fue muy útil la materia de Visión por
Computadora que en ese entonces cursaba dentro de la maestría donde aprendió a
hacer análisis de las imágenes y encontrar patrones. Aparte, hubo gran aporte
de la maestría y de los cursos impartidos para lograr la integración de
conocimientos en este tema de investigación.
“Con esta metodología se obtuvieron porcentajes de
clasificación de las mujeres con cáncer, de las que presentan una patología
benigna del seno y de quienes están sanas.”
Por ello, a futuro se planea que esto sea un aporte
para el diagnóstico de la enfermedad con el apoyo de otras herramientas.
Diana María Sánchez, cursó la licenciatura en
Informática en la UV, comentó que la metodología puede utilizarse en diversas
aplicaciones, en cualquier experimento con el que se obtengan imágenes a partir
de la técnica de Western Blot, pues no es exclusiva de este padecimiento.
Es decir, puede emplearse en el área de biología
celular o molecular para generar una base de datos y realizar un análisis o una
clasificación.
Respecto a
sus proyectos a futuro, aseveró que la idea es concluir la aplicación y crear
un software completo para el diagnóstico oportuno de cáncer de mama.
Resaltó que desde su egreso de la licenciatura llamó
su atención el estudio de la inteligencia artificial, por lo que ahora no se
arrepiente de haber incursionado en este terreno, principalmente en el área de
la salud.
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