Endomicroscopio portátil con IA permite una detección rápida y en tiempo real de lesiones precancerosas

Estas limitaciones dificultan la evaluación de lesiones grandes o irregulares y la realización de biopsias dirigidas con eficacia. Para abordar esta deficiencia, un nuevo estudio describe un microscopio portátil con inteligencia artificial que permite la visualización en tiempo real de los cambios subcelulares y la microvasculatura subyacente en áreas tisulares más amplias, directamente en el punto de atención.

Investigadores de la Universidad Rice (Houston, Texas, EE. UU.) y del Centro Oncológico MD Anderson de la Universidad de Texas (Houston, Texas, EE. UU.) han desarrollado PrecisionView, un endomicroscopio portátil que integra óptica avanzada con inteligencia artificial (IA). Diseñado para la evaluación de tejido epitelial en el punto de atención, el dispositivo permite una revisión en tiempo real de amplias áreas sin necesidad de una biopsia inmediata. La plataforma busca revelar la arquitectura celular junto con los patrones vasculares subepiteliales.

PrecisionView combina un diseño óptico optimizado mediante aprendizaje profundo con reconstrucción computacional en tiempo real. Una máscara de fase personalizada y un algoritmo de reconstrucción basado en IA amplían el campo de visión y la profundidad de campo, manteniendo la resolución a nivel celular. El sistema captura las características subcelulares y la microvasculatura subyacente en una única imagen continua.

El equipo validó el dispositivo en estudios preliminares que analizaron imágenes de voluntarios sanos y muestras de tejido humano con lesiones precancerosas. En un estudio, las exploraciones de la cavidad oral generaron mapas de alta resolución de la estructura del tejido y los vasos sanguíneos en áreas de más de un centímetro cuadrado. En otro, el dispositivo identificó cambios precancerosos en el tejido cervical y mostró los resultados en tiempo real a una velocidad de hasta 15 fotogramas por segundo.

En estos experimentos, PrecisionView ofreció un campo de visión aproximadamente cinco veces mayor y una profundidad de campo unas ocho veces superior a la de la microscopía in vivo convencional. Estas mejoras solucionan las limitaciones comunes de los campos de visión reducidos, el enfoque superficial y las superficies tisulares irregulares. El dispositivo también generó mapas detallados que abarcan varios centímetros cuadrados, preservando al mismo tiempo los detalles celulares.

La investigación se publicó en línea en las Actas de la Academia Nacional de Ciencias el 11 de mayo de 2026. El instrumento portátil se construyó con componentes relativamente sencillos y tiene un costo estimado de unos 3000 dólares. Los investigadores señalaron que aún se necesitan estudios clínicos más amplios para validar completamente la precisión diagnóstica y definir los flujos de trabajo clínicos.

“La detección precoz es uno de los factores más importantes para mejorar los resultados del tratamiento del cáncer, pero las herramientas actuales a menudo obligan a los médicos a elegir entre detalle y cobertura. Con PrecisionView, ya no tenemos que hacer esa concesión: podemos ver ambas cosas con claridad y en tiempo real”, afirmó Rebecca Richards-Kortum, profesora universitaria Malcolm Gillis en Rice y codirectora del Instituto Rice360 de Tecnologías para la Salud Global.

“PrecisionView tiene el potencial de brindar capacidades de diagnóstico de alta calidad directamente en el punto de atención, lo que ayudará a los médicos a tomar decisiones más oportunas y mejorará el acceso a la detección temprana que puede salvar vidas. El impacto será particularmente significativo en áreas con escasos recursos médicos, donde el acceso a los servicios de patología puede ser limitado o demorado, lo que conlleva diagnósticos tardíos o que se pasan por alto”, dijo Kathleen Schmeler, una de las autoras del estudio y vicepresidenta asociada de oncología global en el Departamento de la Red Oncológica, División de Cirugía del MD Anderson.

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MD Anderson
Universidad Rice
Rice360 Institute for Global Health Technologies