NucVerse3D reconstruye núcleos celulares en tres dimensiones y permite identificar alteraciones en tejido hepático de ratones. El avance abre posibilidades para la investigación, aunque todavía no demuestra su eficacia como prueba diagnóstica en pacientes.
Un equipo de investigadores de Ecuador y Chile desarrolló NucVerse3D, una herramienta de inteligencia artificial que analiza imágenes microscópicas en tres dimensiones. Su aplicación en un modelo de cáncer de hígado en ratones permitió identificar diferencias entre tejido sano, zonas próximas al tumor y tejido tumoral.
El estudio fue publicado el 15 de mayo de 2026 en Scientific Reports, una revista de Nature Portfolio. Entre sus autores figura Hernán Morales-Navarrete, investigador de la Universidad de las Américas (UDLA), junto con académicos de la Universidad de Concepción y otras instituciones ecuatorianas.
Una mirada tridimensional al interior del tejido
NucVerse3D utiliza aprendizaje profundo para separar e identificar los núcleos celulares dentro de imágenes volumétricas. Esto permite medir sus características y estudiar su distribución en el tejido.
En la aplicación al hígado de ratones, los investigadores encontraron alteraciones en la relación entre el contenido de ADN y el volumen de los núcleos. Estas diferencias aparecieron tanto en el tumor como en regiones cercanas y aportaron información que no resultaba detectable mediante el análisis convencional en dos dimensiones.
El alcance del hallazgo
Los autores plantean que esas mediciones podrían convertirse en un indicador cuantitativo de alteraciones del tejido. Sin embargo, los resultados corresponden a investigación experimental y no establecen una prueba de detección temprana validada en seres humanos.
Su posible aplicación clínica requerirá nuevas investigaciones que determinen si los cambios observados permiten identificar la enfermedad de manera fiable en pacientes.
Código disponible para otros investigadores
El equipo publicó el código de NucVerse3D en un repositorio abierto. Allí están disponibles componentes para preparar imágenes, entrenar el modelo y generar reconstrucciones de núcleos celulares.
Esta disponibilidad permite que otros grupos científicos utilicen la herramienta y examinen su funcionamiento en nuevas investigaciones. El repositorio también incluye las instrucciones para citar el estudio original, facilitando que los trabajos posteriores reconozcan y continúen el desarrollo realizado desde Ecuador y Chile.
