– La combinación de espectroscopía y algoritmos de aprendizaje automático abre nuevas posibilidades para la detección temprana de enfermedades.
San Luis Potosí, S.L.P.- La luz y la inteligencia artificial se han convertido en herramientas clave para ampliar las fronteras del diagnóstico médico, especialmente en la identificación temprana de enfermedades. Así lo explicó el doctor Miguel Ghebré Ramírez Elías, profesor‑investigador de tiempo completo en la Facultad de Ciencias de la Universidad Autónoma de San Luis Potosí, quien desde hace años desarrolla proyectos que integran técnicas físicas y computacionales aplicadas a la salud.
Su interés por unir la física, el cómputo y la medicina surgió desde su formación académica y se consolidó durante su doctorado, donde se especializó en espectroscopía, disciplina que estudia la interacción de la luz con el material biológico. La luz —parte del espectro electromagnético que abarca desde ondas de radio hasta rayos gamma— ofrece información distinta según la región utilizada. En el ámbito médico, la espectroscopía se centra principalmente en las regiones infrarroja, visible y ultravioleta.
Una de las técnicas más relevantes es la espectroscopía Raman, con la que trabaja el doctor Ramírez Elías. Esta permite obtener información a nivel molecular, lo que resulta fundamental para el diagnóstico temprano, ya que muchas enfermedades generan alteraciones moleculares antes de manifestarse clínicamente. Dichos cambios quedan registrados en el espectro Raman, abriendo la posibilidad de detectar padecimientos en etapas iniciales.
El investigador desarrolla su trabajo en dos vertientes principales:
- Aplicaciones no invasivas, mediante el análisis directo sobre la piel para estudiar enfermedades dermatológicas, incluido el cáncer de piel, así como el análisis de saliva para padecimientos como el asma.
- Estudio de muestras biológicas, como suero para enfermedades metabólicas —entre ellas la diabetes— y tejido hepático para el análisis de hígado graso, fibrosis o cirrosis.
Dado el nivel de especialización, estos proyectos se realizan de manera interdisciplinaria. El doctor Ramírez Elías colabora con el Departamento de Fisiología y Biofísica de la Facultad de Medicina, con el CIACyT y con otros grupos de la Facultad de Ciencias. En estas investigaciones participan también estudiantes de licenciatura, posgrado e investigadores posdoctorales.
La inteligencia artificial es un componente central en este trabajo, ya que las señales obtenidas mediante espectroscopía generan grandes volúmenes de datos. Para analizarlos se emplean técnicas de aprendizaje automático capaces de identificar patrones, clasificar información y realizar predicciones, por ejemplo, para distinguir entre pacientes sanos y enfermos.
A nivel nacional, aún son pocos los grupos dedicados específicamente a la espectroscopía Raman aplicada al diagnóstico médico. Sin embargo, la UASLP cuenta con un desarrollo sólido en inteligencia artificial, lo que permite adaptar algoritmos existentes a las necesidades de estas investigaciones biomédicas.
El doctor Miguel Ghebré Ramírez Elías es Profesor‑Investigador de Tiempo Completo, nivel VI, en la Facultad de Ciencias de la UASLP; Doctor en Ciencias Aplicadas; cuenta con Perfil PRODEP y es miembro del Sistema Nacional de Investigadoras e Investigadores, Nivel II.
