Mark Zuckerberg creó una realidad virtual que sorprende a los científicos: células en 3D y mucho más

La Iniciativa Chan Zuckerberg (CZI), creada por Mark Zuckerberg y Priscilla Chan, cuenta con un proyecto que busca llevar a los científicos una herramienta de visualización que podría cambiar cómo observan y entienden las estructuras celulares.

Gracias a una combinación de realidad virtual (VR) y avanzadas técnicas de imagen, los investigadores ahora tienen la capacidad de etiquetar estructuras proteicas dentro de células en entornos tridimensionales. Este proyecto ha captado la atención de la comunidad científica por su enfoque vanguardista y los beneficios tangibles que promete.

Uno de los pioneros detrás de esta tecnología es Utz Ermel, un investigador del Instituto de Imagenología Chan Zuckerberg (CZ Imaging Institute), quien, utilizando un casco de realidad virtual, puede etiquetar detalladas imágenes 3D de estructuras proteicas dentro de células.

Estas etiquetas son puntos de referencia visuales y proporcionan una guía fundamental para otros científicos que trabajan con las mismas imágenes, facilitando la comprensión de cómo funcionan las células y cómo las enfermedades las afectan.

El potencial de esta tecnología es inmenso. Las imágenes en 3D etiquetadas hacen que el trabajo colaborativo entre equipos de investigación sea mucho más eficiente, ya que los investigadores pueden observar las mismas estructuras con claridad y consistencia.

Este avance también mejora la capacidad de los científicos para explorar áreas complejas como el estudio de enfermedades degenerativas o la investigación sobre el cáncer, donde la comprensión de las estructuras celulares es clave para el desarrollo de nuevos tratamientos.

Este proyecto no se limita a la realidad virtual, sino que forma parte de un esfuerzo mayor por parte del CZ Imaging Institute, cuyo objetivo principal es impulsar el desarrollo de tecnologías de imagen que permitan comprender las células a nivel molecular. Una de las iniciativas más relevantes dentro de este esfuerzo es el lanzamiento del Portal de Datos CryoET, una plataforma en línea que ya alberga más de 15.000 tomogramas (imágenes tridimensionales obtenidas mediante tomografía crio-electrónica), cada uno con al menos una estructura celular anotada.

El portal permite a los investigadores acceder a estos datos y añadir sus propias anotaciones y contribuir a un banco de información en constante crecimiento. Esta colaboración abierta es fundamental para el avance científico, ya que permite que los investigadores de todo el mundo utilicen y expandan el conocimiento compartido.

Además, el portal ofrece herramientas e instrucciones detalladas para que incluso aquellos investigadores que son nuevos en este campo puedan navegar y trabajar con las imágenes 3D. Esto democratiza el acceso a datos de alta resolución que antes solo estaban disponibles para un grupo selecto de expertos.

El impacto de estas tecnologías va mucho más allá de la visualización. La capacidad de etiquetar estructuras celulares en imágenes 3D facilita la comprensión de los procesos biológicos y abre nuevas posibilidades para el desarrollo de tratamientos médicos. Por ejemplo, al etiquetar proteínas clave o estructuras afectadas por una enfermedad, los científicos pueden identificar de manera más precisa los objetivos terapéuticos, lo que acelera el desarrollo de nuevos medicamentos.

Además, estas tecnologías permiten observar las células en su entorno natural, sin los artefactos que a menudo introducen los métodos tradicionales de microscopía. Esto es particularmente importante cuando se trata de estudiar interacciones moleculares débiles o temporales que solo ocurren dentro de la célula intacta. Comprender estas interacciones es clave para desbloquear nuevas áreas de investigación que antes estaban fuera del alcance de la ciencia.

Un aspecto central del proyecto es la colaboración. El CZ Imaging Institute fomenta la participación de científicos y desarrolladores de todo el mundo a través de herramientas como su API de Python, que permite consultar y descargar datos directamente desde el portal, así como contribuir con nuevas anotaciones.

Además, la plataforma permite el uso de algoritmos avanzados de segmentación para identificar y clasificar macromoléculas en las imágenes de tomografía crio-electrónica, lo que facilita la automatización de tareas complejas y ahorra tiempo valioso a los investigadores.