30 de abril de 2025
Descubra cómo la visión por ordenador en microbiología puede ayudar a realizar análisis celulares precisos, recuentos de colonias eficaces y diagnósticos mejorados en los laboratorios de investigación.
La observación es una parte fundamental de la microbiología, en la que los investigadores analizan células al microscopio, rastrean colonias bacterianas y controlan el crecimiento microbiano. Este tipo de tareas de observación son esenciales tanto para la investigación como para los procesos de diagnóstico.
Gracias a las recientes innovaciones en imagen digital y automatización, los laboratorios producen ahora más datos visuales que nunca. Por ejemplo, un microscopio de alta resolución puede capturar fácilmente miles de imágenes para un solo estudio. Cada imagen contiene detalles minúsculos e importantes.
Sin embargo, examinarlos individualmente puede ser un proceso lento e incoherente. Este aumento de los datos ha creado la necesidad de un análisis de imágenes más rápido y fiable.
Una de las tecnologías clave que ayudan a automatizar este proceso es la visión por ordenador, que permite a los ordenadores interpretar y analizar la información visual de imágenes o vídeos. En concreto, se están utilizando modelos de IA de visión como Ultralytics YOLO11 para apoyar la investigación microbiológica clasificando células, contando colonias bacterianas y rastreando el crecimiento microbiano.
En este artículo, exploraremos cómo la visión por ordenador en microbiología está mejorando los flujos de trabajo en el laboratorio y permitiendo a los científicos trabajar de forma más eficiente y coherente. Comencemos.
Tareas de visión por ordenador como la detección de objetos y la clasificación de imágenes, impulsadas por modelos como YOLO11, pueden utilizarse para detectar patrones, resaltar características importantes y automatizar tareas de laboratorio repetitivas que, de otro modo, consumirían un tiempo y un esfuerzo valiosos. Antes de entrar en aplicaciones concretas, veamos cómo se utiliza la visión por ordenador en microbiología.
La clasificación celular es una de las tareas basadas en imágenes más críticas en microbiología. Los laboratorios suelen utilizar imágenes teñidas para ayudar a identificar tipos de células, detectar signos de infección y resaltar características celulares específicas en el microscopio. Las revisiones manuales llevan tiempo y pueden ser difíciles de escalar. Muchos laboratorios utilizan ahora la visión por ordenador para detectar, segmentar y clasificar células automáticamente.
Por ejemplo, en el Hospital Universitario Monklands de Escocia, un programa piloto utilizó la visión por ordenador para mejorar el cribado del cáncer de cuello de útero. Se digitalizaron muestras de pacientes que habían dado positivo en las pruebas del virus del papiloma humano (VPH) y se procesaron con modelos de Vision AI. El sistema analizó las estructuras celulares y marcó las que presentaban características inusuales para que las revisara un experto médico.
Esto ayudó al equipo a priorizar las muestras de alto riesgo antes en el flujo de trabajo. Como resultado, las revisiones de los portaobjetos se hicieron más rápidas y específicas, y pudieron gestionar más exámenes sin cambiar la forma de preparar o enviar las muestras.
El recuento de colonias es una técnica de laboratorio utilizada para medir el crecimiento microbiano y evaluar cómo responden las muestras al tratamiento. Se utiliza ampliamente en el desarrollo de vacunas, ensayos clínicos y seguridad alimentaria. El proceso de recuento puede ser complejo cuando se realiza manualmente, sobre todo cuando las colonias se solapan o aumentan los volúmenes de las placas.
Para agilizarlo, pueden utilizarse tareas de visión por ordenador como la segmentación de instancias para delinear los límites de las colonias, medir su tamaño y contar cada colonia en función de su forma y extensión, incluso en casos de solapamiento. De este modo, el proceso de revisión es más rápido y coherente en todos los lotes.
Por ejemplo, un centro de investigación de vacunas reconocido internacionalmente utiliza ProtoCOL 3, un avanzado contador de colonias basado en visión por ordenador. El sistema escanea placas de varios pocillos y analiza las colonias que sobreviven tras la exposición a los anticuerpos. Con esta automatización, el centro pasó de analizar 16 placas a más de 300 al día.
Los microbiólogos utilizan habitualmente microscopios para observar la estructura y el comportamiento de las células microbianas. Sin embargo, las imágenes de microscopio suelen ser difíciles de analizar debido a la superposición de células, los límites tenues y el ruido visual.
Precisamente por eso, los laboratorios están recurriendo a herramientas de visión por ordenador que mejoran la claridad de las imágenes aplicando técnicas como la segmentación y la reducción de ruido antes de procesarlas para tareas como el recuento de colonias o la clasificación celular.
Además, la mejora de las imágenes mediante IA se utiliza para aumentar la claridad de las imágenes de baja resolución de pequeñas estructuras celulares, como las mitocondrias y el tejido cerebral. Esto permite a los científicos analizar detalles importantes en tiempo real, lo que acelera la investigación y mejora la precisión del diagnóstico.
Ahora que ya hemos hablado de cómo se utiliza la visión por ordenador en microbiología, vamos a sumergirnos en algunas aplicaciones del mundo real.
Cualquier medicamento que tomamos cuando no nos sentimos bien, incluso algo tan simple como un remedio para el resfriado, tiene un enorme esfuerzo detrás. La investigación farmacéutica es el proceso de descubrimiento y desarrollo de nuevos fármacos para tratar enfermedades, y una parte clave de ello consiste en probar cómo afectan los compuestos a las células microbianas. Los científicos suelen cultivar bacterias en placas de cultivo para ver si un fármaco puede detener el crecimiento microbiano.
Ahora vemos cómo se utilizan modelos de visión por ordenador como YOLO11 para acelerar el análisis de placas de cultivo mediante la detección de objetos. YOLO11 puede detectar y contar células, y esta información puede utilizarse a su vez para seguir su crecimiento o contracción en respuesta a los tratamientos, lo que agiliza y hace más eficiente el proceso de investigación.
Mientras que la investigación farmacéutica se ocupa de descubrir y probar nuevos medicamentos, los laboratorios de diagnóstico se centran en analizar muestras biológicas, como la sangre, para detectar signos de infección o enfermedad. El objetivo de los laboratorios de diagnóstico es proporcionar información precisa y oportuna que ayude a diagnosticar afecciones, seguir la evolución de la enfermedad y orientar las decisiones terapéuticas.
Aunque los conocimientos básicos de estos análisis pueden diferir, las investigaciones en sí son bastante similares, por lo que la visión por ordenador también tiene un gran impacto en este campo. Por ejemplo, en el análisis de sangre, la visión por ordenador puede utilizarse para clasificar automáticamente células sanguíneas como glóbulos rojos, glóbulos blancos y plaquetas.
Aplicando la clasificación de imágenes y la detección de objetos, los modelos de Vision AI pueden detectar y categorizar con precisión estas células, agilizando el proceso de revisión y ayudando a los investigadores o médicos a centrarse en las áreas que necesitan atención inmediata.
La visión por ordenador permite a los laboratorios de microbiología agilizar las tareas basadas en imágenes, mejorando la eficacia y la coherencia. Acelera el análisis, reduce el trabajo manual y mejora la repetibilidad de los procesos. Estas son otras ventajas clave del uso de la visión por ordenador en microbiología:
A pesar de estas ventajas, también hay que tener en cuenta algunas limitaciones. Para sacar el máximo partido de las herramientas de Vision AI, es fundamental una planificación, asistencia y configuración adecuadas. Estos son algunos de los retos clave que hay que tener en cuenta:
La visión por ordenador en microbiología está evolucionando hacia herramientas más fáciles de entrenar y más prácticas de utilizar en laboratorios reales. Los investigadores se centran en modelos que necesiten menos datos para ponerse en marcha y puedan adaptarse más rápidamente cuando cambien las condiciones del laboratorio.
Un área de progreso especialmente fascinante es la microscopía móvil. Los modelos de IA se están integrando en pequeños dispositivos que funcionan fuera de los laboratorios tradicionales. Estos sistemas capturan imágenes de microscopio y las analizan in situ, lo que los hace ideales para su uso en zonas remotas con infraestructuras limitadas.
A medida que la imagen digital se convierte en un elemento central de la investigación microbiológica, aumenta la demanda de análisis más rápidos y coherentes. La visión por ordenador ayuda a satisfacer esta necesidad gestionando eficazmente tareas básicas como la clasificación celular, el recuento de colonias y la segmentación con rapidez y precisión.
Muchos laboratorios ya han pasado de las revisiones manuales a los sistemas asistidos por IA. Para los laboratorios que trabajan con grandes volúmenes de muestras o plazos ajustados, la visión por ordenador se está convirtiendo rápidamente en una solución práctica. Estas herramientas son fáciles de integrar en los flujos de trabajo existentes, lo que permite a los laboratorios adoptarlas sin grandes cambios.
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