Un estudio innovador liderado por la Universidad Autónoma de Chiapas (UNACH) y el Centro de Investigación y de Estudios Avanzados del Instituto Politécnico Nacional (Cinvestav) ha explorado los patrones de secado de gotas utilizando inteligencia artificial para transformar el diagnóstico médico y el control de calidad de medicamentos. Este proyecto, respaldado por el programa Ciencia de Frontera 2023 y en colaboración con la Society for Cancer Research de Suiza, representa un avance significativo en las aplicaciones biomédicas y farmacéuticas.

El análisis de patrones en gotas secas, obtenido mediante el secado de biofluidos y soluciones farmacológicas, ha demostrado ser una herramienta poderosa para identificar características específicas de las muestras. Por ejemplo, el estudio descubrió que las gotas secas de sangre diluida permiten detectar concentraciones altas de lípidos, un marcador clave para diagnosticar desórdenes metabólicos. Utilizando técnicas avanzadas como matrices de coocurrencia de niveles de gris (GLCM), los investigadores analizaron las texturas resultantes de las gotas y demostraron que la entropía disminuye con un aumento en el hematocrito, proporcionando nuevos métodos de diagnóstico más sensibles y precisos (Ancheyta-Palacios et al., 2023).

Además, la investigación resaltó cómo los patrones generados en superficies verticales, influenciados por la gravedad, rompen la simetría radial tradicional y concentran componentes no volátiles en la base. Este fenómeno, como se detalla en el trabajo de Pérez Hidalgo et al. (2024), abre nuevas posibilidades para separar componentes como lípidos con alta precisión, una innovación con aplicaciones prácticas en la farmacología y el diagnóstico médico.

En cuanto al control de calidad farmacéutico, el análisis de texturas permitió diferenciar con alta precisión entre medicamentos puros y adulterados, utilizando características únicas de los patrones de secado de gotas. La implementación de redes convolucionales y algoritmos de aprendizaje profundo permitió clasificar patrones en diversas categorías según su fractalidad, destacando diferencias significativas en procesos de difusión y flujos laminares (Carreón et al., 2021).

Este proyecto no solo contribuye al desarrollo de herramientas innovadoras para la investigación biomédica, sino que también fortalece el vínculo entre la ciencia básica y las aplicaciones prácticas. Según los investigadores, estos avances pueden tener un impacto significativo en la salud pública y la seguridad farmacológica, al tiempo que abren nuevos horizontes para el uso de inteligencia artificial en la ciencia experimental.

Con este enfoque interdisciplinario, la UNACH reafirma su compromiso con la generación de conocimiento y su aplicación en beneficio de la sociedad, consolidándose como un referente en investigación de alto impacto.