Escáner de piel impulsado por IA evalúa gravedad de la diabetes midiendo cambios microvasculares

Para estudiar estos cambios, los investigadores ahora han combinado la inteligencia artificial (IA) con una innovadora tecnología de imágenes optoacústicas de alta resolución. Este método permite evaluar los cambios microvasculares en la piel, proporcionando información sobre la gravedad de la diabetes.

La tecnología de imágenes optoacústicas funciona mediante el uso de pulsos de luz para generar ultrasonido dentro del tejido. Estas ondas de ultrasonido, producidas por pequeñas expansiones y contracciones del tejido alrededor de moléculas que absorben la luz como la hemoglobina, son capturadas por sensores y transformadas en imágenes. La alta concentración de hemoglobina en los vasos sanguíneos hace que las imágenes optoacústicas sean particularmente efectivas para crear imágenes detalladas de estos vasos, superando en claridad a otras técnicas no invasivas. Aunque los principios de la optoacústica se conocen desde hace más de un siglo, su aplicación en medicina es relativamente reciente. Un equipo de investigación de la Universidad Técnica de Munich (TUM, Munich, Alemania) ha sido pionero en varios métodos de imágenes optoacústicas, incluida la "mesoscopia optoacústica de escaneo ráster" (RSOM), para explorar el impacto de la diabetes en la piel humana.

En su estudio, los investigadores de TUM utilizaron RSOM para obtener imágenes de los vasos sanguíneos en las piernas de 75 pacientes diabéticos y un grupo de control. Luego se empleó un algoritmo de IA para identificar características específicas de la diabetes a partir de estas imágenes. Los investigadores recopilaron una lista de 32 cambios significativos relacionados con alteraciones en la microvasculatura de la piel, como variaciones en el número de ramas de los vasos o en su diámetro. Cada una de estas 32 características se correlaciona con la progresión y la gravedad de la diabetes. Sin embargo, es el análisis y la puntuación combinados de estas características los que revelan la relación entre la condición de los pequeños vasos sanguíneos de la piel y la gravedad de la diabetes. Este método marca un avance significativo con respecto a los métodos tradicionales como las biopsias, que, si bien están establecidos, no representan con precisión las condiciones de vida, pueden deformar los vasos sanguíneos, son invasivos y no son adecuados para una observación prolongada.

Por el contrario, las mediciones de RSOM no son invasivas, son rápidas y no requieren radiación ni agentes de contraste. A diferencia de otros métodos ópticos, RSOM logra una profundidad y un detalle inigualables. Una única medición de RSOM puede recopilar simultáneamente datos de diferentes capas de la piel. Esta capacidad permitió a los investigadores descubrir que la diabetes afecta los vasos en las distintas capas de la piel de distintas maneras. Por ejemplo, el número de vasos y ramas en la capa dérmica más profunda disminuyó en los diabéticos, mientras que aumentó más cerca de la superficie de la piel en la capa epidérmica.

"Con RSOM, ahora podemos describir cuantitativamente los efectos de la diabetes", afirmó Vasilis Ntziachristos, profesor de imágenes biológicas en la TUM. "Con la capacidad emergente de hacer que RSOM sea portátil y rentable, estos hallazgos abren una nueva vía para el seguimiento continuo del estado de los afectados: más de 400 millones de personas en todo el mundo. En el futuro, con exámenes rápidos e indoloros, solo serían necesarios unos minutos para determinar si las terapias están teniendo efecto, incluso en el hogar".

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TUM