Santander, 29 de mayo. Un grupo de investigadoras en Ingeniería Fotónica del IDIVAL, Universidad de Cantabria y CIBER-BBN ha desarrollado un innovador sistema para evaluar la calidad de muestras de suero y plasma sanguíneo mediante espectroscopía Raman e inteligencia artificial explicable (XAI).
El avance, que ha sido publicado en la revista científica Spectrochimica Acta Part A: Molecular and Biomolecultar Spectroscopy, supone un paso importante para mejorar la fiabilidad de los análisis biomédicos en biobancos y laboratorios clínicos. Bajo el título Assessment of blood serum stability with Raman spectroscopy and explanatory AI, el trabajo demuestra que esta combinación tecnológica permite identificar de forma precisa la degradación de muestra sanguíneas a temperatura ambiente, un escenario habitual en entornos clínicos.
Durante la investigación se analizaron muestras de suero de 18 personas sometidas a diferentes tiempos de conservación, utilizando espectroscopía Ramán, una técnica óptica no invasiva que revela la composición molecular del material. Los datos fueron procesados posteriormente mediante análisis multivariante y modelos automáticos de clasificación como KNN, Random Forest y SVM, integrados como técnicas de inteligencia artificial explicable que permiten comprender cómo se toman las decisiones del sistema.
Uno de los hallazgos más prometedores es que el fondo autofluorescente de los espectros Raman, habitualmente considerado ruido, podría convertirse en un nuevo biomarcador de calidad de las muestras. A pesar de que los cambios químicos detectados eran sutiles, los modelos de IA lograron discriminar eficazmente entre muestras frescas y degradadas.
La aplicación práctica de esta metodología podría revolucionar el control de calidad en biobancos, permitiendo detectar de manera rápida y automatizada si una muestra es apta para su uso en investigación biomédica. Esto contribuiría a reducir errores, evitar costes innecesarios y mejorar la fiabilidad de los estudios clínicos.
El equipo investigador continuará trabajando en la validación de esta técnica en condiciones reales de laboratorio, con el objetivo de desarrollar herramientas automatizadas que pueden incorporarse a los protocolos rutinarios de bioanálisis.
