Ciencia aplicada (1): Quibim, los datos ocultos tras una imagen

[Este artículo es la primera entrega de una serie de entrevistas dedicada a ilustrar el paso de la investigación básica a la ciencia aplicada en España. Puedes encontrar los enlaces al resto de artículos al final del texto]

De la investigación a la aplicación
Ciencia aplicada

Recuerdo que hace unos años la Revista Nature Neuroscience revelaba en su siempre interesante sección Focus un dato muy significativo: En los últimos cinco años el número de artículos científicos describiendo nuevas técnicas de neuroimagen se había incrementado en un cincuenta por ciento. Aquel editorial de Nature se escribió en 2013 y desde entonces el desarrollo de este campo no ha hecho otra cosa que crecer, ofreciendo casi de inmediato innumerables aplicaciones en investigación, diagnóstico precoz o tratamientos más efectivos para el paciente.

Ingenieros, desarrolladores de software, médicos o matemáticos forman parte de numerosos equipos de investigación que están alcanzando cotas de innovación impensables hace tan solo unas décadas en el sector del análisis de imágenes.

Las técnicas de neuroimagen se han duplicado en la última década
Las técnicas de neuroimagen se han duplicado en la última década

En esta nueva serie en el Cuaderno de Cultura Científica de la UPV/EHU contactaré con científicos españoles que están trabajando en proyectos reconocidos internacionalmente y cuyo trabajo puede servir de ejemplo de cómo la investigación básica se convierte en ciencia aplicada al servicio de la sociedad… y el primer entrevistado se llama Ángel Alberich, fundador de la empresa QUIBIM (QUantitative Imaging Biomarkers In Medicine) dirigida al análisis de biomarcadores mediante técnicas de procesado de imagen.

Una de las principales razones para contactar con Ángel es su reciente elección por parte del prestigioso MIT entre los Diez Innovadores menores de 35 España 2015 en la versión en castellano de su Technology Review.

Ángel Alberich
Ángel Alberich

Con tan solo 31 años, este joven ingeniero de Telecomunicaciones y Máster en Ingeniería Biomédica, casado y con una hija, se las apaña a diario para compaginar la familia con su trabajo como director científico-técnico del Grupo de Investigación Biomédica en Imagen del Hospital La Fe de Valencia, así como la empresa biotecnológica de procesamiento de imágenes que él mismo fundó hace algo más de tres años.

Quibim es un buen botón de muestra del proceso que nos lleva desde la investigación básica hasta la aplicación de ese conocimiento adquirido y su puesta en funcionamiento como servicio accesible a la sociedad.

En la primera etapa todo el esfuerzo recae en la investigación y como el propio Ángel señala: “Durante todo ese tiempo fuimos desarrollando una serie de algoritmos de procesamiento de imagen que íbamos publicando mediante artículos científicos en revistas especializadas. Por ejemplo, un nuevo método de análisis de imagen para obtener información de la celularidad, o un nuevo algoritmo para ver la resistencia del hueso o para detectar la grasa presente en el hígado”

Con el paso de los años, los resultados de esa investigación se va agrupando y organizando en un conjunto de herramientas y algoritmos que pueden ofrecerse como servicio para cualquier hospital, médico o proyecto de investigación que necesite extraer determinada información de una imagen biomédica. Así nació Quibim y “al igual que los laboratorios de análisis clínicos analizan la sangre, nosotros nos dedicamos a analizar imágenes”.

Análisis de flujo sanguíneo 4D (RM)
Análisis de flujo sanguíneo 4D (RM)

Para conocer con más profundidad su trabajo Ángel me pone un ejemplo muy gráfico: Imagina que un médico observa una resonancia magnética del hígado de un paciente y aprecia una hipointensidad. Bueno, nosotros analizamos esa imagen y medimos el biomarcador que necesita, como el porcentaje exacto de grasa en ese hígado.

Las técnicas de imagen que ofrece Quibim se basan en dos tipos de algoritmos de modelado, estructural y dinámico. Por un lado el modelado estructural permite extraer volúmenes, formas, texturas o intensidades y cuantificar esos biomarcadores de manera muy precisa. Por otro lado en los modelos dinámicos pueden modificar algún valor o propiedad en la imagen, como por ejemplo el paso del tiempo, y de esta manera son capaces de realizar un modelo matemático para seguir un tumor o cualquier otra lesión en el tiempo.

Estudio de hueso trabecular
Estudio de hueso trabecular

Hace unos meses el trabajo de Quibim recibió el Premio a la mejor comunicación oral presentada por un socio menor de 35 años en el Congreso de la Sociedad de Investigación Ósea y Metabolismo Mineral (SEIOMM) por la presentación del procesamiento de imágenes de la microestructura ósea de un hueso trabecular, que podéis ver en la imagen superior.

Para explicarlo con palabras más sencillas: Los arquitectos y los ingenieros conocen bien lo que supone el riesgo de una fractura, esto no solo es aplicable a materiales, metales o vigas, sino que es igual de importante en un hueso. Actualmente al paciente solo se les hace una densitometría (medida de la densidad) y poco más… y eso no es suficiente, necesitamos un estudio microestructural para saber con exactitud cómo están esas vigas y pilares del hueso.

La empresa se fundó en 2012 y en la actualidad trabajan con médicos, clínicas y sobre todo equipos de investigación que desarrollan nuevos fármacos y que necesitan extraer de esas imágenes datos precisos de los diferentes biomarcadores sobre los que están trabajando.

Sobre el autor: Javier Peláez (@irreductible) es divulgador científico y cofundador de Naukas.com

Puedes encontrar todos los artículos de la serie Ciencia aplicada en este enlace.

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Los datos ocultos tras una imagen | ciencia | La Aldea Irreductible

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