Se ha desarrollado un software basado en inteligencia artificial para mejorar la eficiencia del tratamiento médico utilizando corrientes de gas electrificado conocidas como plasma. El código informático predice las sustancias químicas emitidas por los dispositivos de plasma que se pueden utilizar en el tratamiento del cáncer, estimulación del crecimiento de tejido sano y esterilización de superficies.
El software ha aprendido a predecir la combinación de sustancias químicas emitidas por el plasma basándose en datos recopilados durante experimentos en la vida real y utilizando las leyes de la física como pautas. Este tipo de inteligencia artificial, conocida como aprendizaje automático, implica que el sistema aprende a partir de la información proporcionada. Los investigadores involucrados en el proyecto publicaron un artículo sobre su código en el Journal of Physics D: Applied Physics.
El plasma estudiado en los experimentos se conoce como plasma frío atmosférico (CAP, por sus siglas en inglés). Cuando se activa la corriente CAP, numerosas especies químicas en el plasma participan en miles de reacciones. Estas sustancias alteran las células tratadas de diversas formas, dependiendo de la composición química de la corriente. Si bien los científicos saben que el CAP puede utilizarse para matar células cancerosas, curar heridas y erradicar bacterias en los alimentos, aún no se comprenden completamente las razones exactas.
«Este estudio es un paso hacia la comprensión más profunda de cómo y por qué funciona la corriente CAP, y en el futuro también se podría utilizar para mejorar su aplicación», dijo Yevgeny Raitses, el científico principal del Princeton Plasma Physics Laboratory (PPPL), una parte del Departamento de Energía de Estados Unidos.
El proyecto fue realizado por el Princeton Collaborative Low Temperature Plasma Research Facility (PCRF), una colaboración entre investigadores de PPPL y la Universidad George Washington (GWU).
El software utiliza un enfoque conocido como red neuronal informada por la física (PINN, por sus siglas en inglés). En PINN, los datos se organizan en nodos y neuronas, imitando la forma en que se procesa la información en el cerebro humano. El código también incorpora las leyes de la física.
«Comprender lo que sale de la corriente es muy importante. Conocer con precisión lo que sale es muy desafiante», dijo Sophia Gershman, la ingeniera de investigación principal del PCRF de PPPL, que trabajó en este proyecto. Este proceso requeriría varios dispositivos diferentes para recopilar diferentes tipos de información sobre la corriente.
Calcular la composición química en el plasma se asegura en nanosegundos. Li Lin, un científico investigador de GWU y autor principal del artículo, dijo que también es difícil calcular las sustancias químicas en la corriente CAP porque las interacciones deben tenerse en cuenta a nivel de nanosegundos.
«Cuando consideras el hecho de que el dispositivo funciona durante varios minutos, la cantidad de cálculos hace que el problema no solo sea intensivo computacionalmente, sino prácticamente imposible», dijo Lin. «El aprendizaje automático nos permite evitar la parte complicada».
El proyecto comenzó con un pequeño conjunto de datos recopilados en la vida real utilizando una técnica llamada espectroscopía de absorción infrarroja de transformada de Fourier. Los investigadores utilizaron este pequeño conjunto de datos para crear un conjunto de datos más grande. Estos datos se utilizaron luego para entrenar una red neuronal utilizando un algoritmo evolutivo, que es un tipo de código inspirado en la naturaleza que busca las mejores respuestas a través de un enfoque de «supervivencia del más apto».
En última instancia, el equipo fue capaz de calcular con precisión la concentración de las sustancias químicas, la temperatura del gas, la temperatura de los electrones y la concentración de electrones en el plasma frío atmosférico según los datos recopilados durante experimentos en la vida real.
En el plasma frío atmosférico, los electrones, pequeñas partículas cargadas negativamente, pueden estar muy calientes, mientras que otras moléculas están cerca de la temperatura ambiente. Los electrones pueden tener una concentración tan baja que el plasma no parece caliente ni quema la piel, aunque tiene un impacto significativo en las células objetivo.
La posibilidad de un tratamiento de plasma personalizado
Michael Keidar, profesor de ingeniería en la Universidad George Washington y colaborador frecuente de PPPL que también trabajó en este proyecto, dijo que el objetivo a largo plazo es poder realizar estos cálculos lo suficientemente rápido como para que el software adapte automáticamente el plasma durante el procedimiento para optimizar el tratamiento. Keidar está trabajando actualmente en un prototipo de dicho dispositivo «adaptativo de plasma» en su laboratorio.
«En un caso ideal, puede ser personalizado. Imaginamos tratar a un paciente y la respuesta de cada paciente será diferente», explicó Keidar. «Se puede medir la respuesta en tiempo real y luego tratar de ajustar la configuración adecuada en el dispositivo generador de plasma basándose en la retroalimentación y el aprendizaje automático».
Aún se necesitan más investigaciones para perfeccionar dicho dispositivo. Por ejemplo, este estudio se centró en la corriente CAP durante un cierto período de tiempo.
FAQ Preguntas Frecuentes
1. ¿Qué es el software basado en inteligencia artificial?
El software basado en inteligencia artificial es un programa de computadora que utiliza técnicas de inteligencia artificial, como el aprendizaje automático, para procesar datos y tomar decisiones.
2. ¿Cómo mejora la eficiencia del tratamiento médico el software basado en inteligencia artificial?
El software ha aprendido a predecir las sustancias químicas emitidas por la corriente de plasma, lo que puede utilizarse en el tratamiento del cáncer, estimulación del crecimiento de tejido sano y esterilización de superficies. Esto permite a los médicos personalizar mejor los procedimientos y optimizar el tratamiento.
3. ¿Qué es el plasma frío atmosférico (CAP)?
El plasma frío atmosférico (CAP) es un tipo de plasma que se puede utilizar para matar células cancerosas, curar heridas y eliminar bacterias.
4. ¿Cómo aprende el software a predecir las sustancias químicas emitidas por la corriente CAP?
El software utiliza un enfoque conocido como red neuronal informada por la física (PINN). Aprovecha los datos recopilados durante los experimentos y las leyes de la física para aprender a predecir la composición química de la corriente CAP.
5. ¿Cómo optimiza el software el tratamiento de plasma?
El objetivo a largo plazo del software es ajustar automáticamente el plasma durante el procedimiento para optimizar el tratamiento. El software tiene el potencial de tratamiento personalizado, ya que la reacción de cada paciente al plasma puede ser diferente. El software puede medir la respuesta del paciente en tiempo real y ajustar la configuración del dispositivo generador de plasma basándose en la retroalimentación y el aprendizaje automático.
6. ¿En qué etapa se encuentra el proyecto de desarrollo de la tecnología «adaptativa de plasma»?
El proyecto de la tecnología «adaptativa de plasma» todavía se encuentra en la fase de investigación. Los investigadores se enfocaron en la corriente CAP durante un cierto período de tiempo y se necesitan más investigaciones para perfeccionar el dispositivo.
Enlaces relacionados al dominio principal:
– pppl.gov – Princeton Plasma Physics Laboratory
– gwu.edu – Universidad George Washington