Investigadores de IDIVAL y la UC desarrollan un método para evaluar la calidad del suero y plasma mediante espectroscopía Raman e inteligencia artificial explicable

Investigadoras del Grupo de Ingeniería Fotónica (UC/IDIVAL/CIBER-BBN), en colaboración con el Biobanco Valdecilla y la Unidad de Microscopía de IDIVAL, han publicado un nuevo estudio en la revista Spectrochimica Acta Part A: Molecular and Biomolecular Spectroscopy. 

El trabajo, titulado Assessment of blood serum stability with Raman spectroscopy and explanatory AI, demuestra que la espectroscopía Raman, combinada con inteligencia artificial explicable (XAI), puede ser una herramienta eficaz para evaluar la calidad de muestras de suero y plasma sanguíneo destinadas a investigación biomédica. 

Este trabajo surge de la colaboración entre el Instituto de Investigación Marqués de Valdecilla (IDIVAL) y la Universidad de Cantabria en el marco del programa de prácticas externas del Máster en Ciencia e Ingeniería de la Luz, y actualmente continúa dentro del proyecto del Biobanco Valdecilla para la Plataforma de Biomodelos y Biobancos del ISCIII (PT23/00058).

En el estudio se analizaron muestras de suero de 18 personas conservadas a temperatura ambiente durante distintos periodos de tiempo, simulando retrasos habituales en entornos clínicos. Las muestras se examinaron mediante espectroscopía Raman, una técnica óptica no invasiva que permite estudiar la composición molecular del material. Posteriormente, los datos fueron procesados mediante técnicas de análisis multivariante, modelos de clasificación automática (KNN, Random Forest, SVM) y métodos de interpretación de resultados basados en XAI.

Aunque los cambios químicos detectados fueron sutiles, los modelos de IA lograron distinguir entre muestras frescas y degradadas. Un hallazgo clave fue que el fondo autofluorescente de los espectros Raman, habitualmente considerado ruido, podría funcionar como indicador de la calidad del suero.

Este avance tiene importantes implicaciones para laboratorios clínicos y biobancos, donde asegurar la calidad de las muestras es crucial. Identificar de forma rápida si una muestra es válida puede mejorar la fiabilidad de los análisis, reducir costes y evitar errores en estudios posteriores.

El equipo continuará validando esta metodología con más muestras y en condiciones reales de laboratorio, con el objetivo de desarrollar herramientas automatizadas para el control de calidad en bioanálisis.