Un equipo de investigadores de la Universitat de València (UV) y del Instituto de Investigación Sanitaria (INCLIVA) ha desarrollado una innovadora herramienta llamada DANEELpath, diseñada para el análisis de imágenes en 3D de neuroblastoma, un tipo de tumor infantil que afecta los nervios simpáticos. Este sistema, basado en inteligencia artificial y de código abierto, promete revolucionar la forma en que se estudian estos tumores.
DANEELpath permite automatizar la caracterización de modelos tridimensionales, lo que resulta en una obtención de datos más rápida y reproducible. Esto no solo facilita su uso en investigación, sino que también mejora la evaluación preclínica de posibles tratamientos. La herramienta está siendo evaluada para su aplicación en otros tipos de tumores pediátricos.
Características y beneficios del DANEELpath
Integrándose como una extensión del software QuPath, DANEELpath combina técnicas de morfología matemática con inteligencia artificial para analizar imágenes histológicas. Al ser un recurso accesible a todos los investigadores, permite consultar su funcionamiento, modificar el código y compartirlo con otros equipos científicos.
La investigación ha sido liderada por Rosa Noguera, catedrática de Histología en la UV e investigadora principal en uno de los grupos del CIBERONC, perteneciente al Instituto de Salud Carlos III. En este proyecto, Noguera coordinó al grupo dedicado a la investigación traslacional en tumores sólidos pediátricos de INCLIVA, junto a destacados colaboradores como Samuel Navarro, catedrático de Patología; Isaac Vieco-Martí, investigador predoctoral; así como Sofía Granados-Aparici y Amparo López-Carrasco, investigadoras postdoctorales.
Análisis más eficiente y rápido
El neuroblastoma es un tumor complejo cuya agresividad no depende únicamente de las células malignas, sino también del microambiente que las rodea. En este sentido, componentes como la matriz extracelular se convierten en dianas terapéuticas potenciales. Investigaciones previas han destacado el papel crucial de la vitronectina, una proteína asociada con comportamientos tumorales más agresivos.
A través del desarrollo de modelos 3D biomiméticos que replican el entorno tumoral, el laboratorio ha podido estudiar cómo interactúan las células con o sin vitronectina y evaluar fármacos dirigidos a bloquear estas interacciones. Sin embargo, el análisis manual tradicional podía llevar hasta tres días por imagen, limitando así la cantidad de datos obtenidos.
Financiación y futuro del proyecto
Con DANEELpath, el tiempo necesario para extraer datos cuantitativos se reduce drásticamente a minutos. Este avance representa un cambio significativo en la capacidad para realizar investigaciones más exhaustivas y rápidas sobre el neuroblastoma.
El estudio ha recibido financiación del Instituto de Salud Carlos III/FEDER (PI20/01107), CIBERONC (CB16/12/00484), Fundación Neuroblastoma (PRV/00166) y el Ministerio de Ciencia e Innovación mediante becas FPU20/05344.
Referencia del artículo: Vieco-Martí, I., López-Carrasco, A., Navarro, S. et al. DANEELpath open source digital analysis tools for histopathological research in neuroblastoma models. Sci Rep 16, 6162 (2026). https://doi.org/10.1038/s41598-026-37134-5
Preguntas sobre la noticia
¿Qué es DANEELpath?
DANEELpath es un sistema de código abierto de análisis de imagen basado en inteligencia artificial desarrollado por investigadores de la Universitat de València y del Instituto de Investigación Sanitaria (INCLIVA) para estudiar modelos 3D de neuroblastoma, un tipo de tumor infantil.
¿Cómo mejora DANEELpath el análisis de tumores infantiles?
DANEELpath permite automatizar la caracterización de modelos tridimensionales (3D) de neuroblastoma, obteniendo datos más rápidamente y con mayor reproducibilidad, lo que facilita su uso en investigación y evaluación preclínica de tratamientos.
¿Qué tecnologías utiliza DANEELpath?
La herramienta combina inteligencia artificial con técnicas de morfología matemática para analizar imágenes histológicas y se integra como extensión en el software de patología digital QuPath.
¿Quiénes son los principales investigadores detrás del desarrollo de DANEELpath?
La investigación ha sido dirigida por Rosa Noguera, catedrática de Histología en la UV, junto a otros investigadores como Samuel Navarro, Isaac Vieco-Martí, Sofía Granados-Aparici y Amparo López-Carrasco.
¿Cuál es la importancia del microambiente en el estudio del neuroblastoma?
El microambiente que rodea las células tumorales influye en la agresividad del tumor. Componentes como la matriz extracelular pueden convertirse en dianas terapéuticas para el tratamiento.
¿Cuánto tiempo se ahorra en el análisis gracias a DANEELpath?
Con DANEELpath, el tiempo necesario para analizar una imagen se reduce significativamente, pasando de requerir hasta tres días a solo minutos.
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