Investigadores de la Universitat de València y del Instituto de Investigación Sanitaria han desarrollado DANEELpath, una herramienta de código abierto que utiliza inteligencia artificial para analizar la morfología de tumores infantiles en 3D, específicamente neuroblastomas. Este sistema permite automatizar el análisis de imágenes histológicas, reduciendo el tiempo de trabajo de días a minutos y facilitando la obtención de datos cuantitativos. DANEELpath se integra con el software QuPath y es accesible para otros investigadores, promoviendo la colaboración científica. La investigación ha sido liderada por Rosa Noguera y financiada por varias instituciones, destacando su potencial en la evaluación preclínica de tratamientos para tumores pediátricos.
Un equipo de investigadores de la Universitat de València (UV) y del Instituto de Investigación Sanitaria (INCLIVA) ha desarrollado una innovadora herramienta llamada DANEELpath. Este sistema, que se basa en inteligencia artificial y es de código abierto, está diseñado para analizar imágenes tridimensionales (3D) de neuroblastoma, un tipo de tumor infantil que afecta a los nervios simpáticos.
DANEELpath permite automatizar la caracterización de modelos 3D de neuroblastoma, facilitando así la obtención de datos de manera más rápida y reproducible. Esto no solo optimiza su uso en investigaciones, sino que también mejora la evaluación preclínica de tratamientos potenciales. Además, se están explorando sus aplicaciones en otros tumores pediátricos.
La nueva herramienta se integra como una extensión del software QuPath, especializado en patología digital. Combina técnicas avanzadas de morfología matemática con inteligencia artificial para el análisis de imágenes histológicas. Al ser un recurso de acceso abierto, cualquier investigador tiene la posibilidad de consultar su funcionamiento, modificar el código y compartirlo con otros grupos científicos.
La investigación ha sido liderada por Rosa Noguera, catedrática de Histología en la UV e investigadora principal del grupo CIBERONC (Centro de Investigación Biomédica en Red de Cáncer), perteneciente al Instituto de Salud Carlos III. Noguera ha coordinado al grupo de Investigación Traslacional en Tumores Sólidos Pediátricos del INCLIVA, junto a Samuel Navarro, catedrático de Patología; Isaac Vieco-Martí, investigador predoctoral; y las investigadoras postdoctorales Sofía Granados-Aparici y Amparo López-Carrasco.
El neuroblastoma presenta una estructura compleja cuya agresividad no solo depende de las células malignas, sino también del microambiente que las rodea. En este contexto, componentes como la matriz extracelular pueden convertirse en dianas terapéuticas relevantes. Investigaciones anteriores del grupo han puesto énfasis en la vitronectina, una proteína asociada a comportamientos tumorales más agresivos.
A través del desarrollo de modelos 3D biomiméticos que replican el entorno tumoral, el laboratorio ha podido estudiar los efectos de la vitronectina y probar fármacos destinados a bloquear sus interacciones celulares. Sin embargo, el análisis manual solía requerir hasta tres días por imagen, limitando así la cantidad total de datos recopilados.
Con DANEELpath, este proceso se ha optimizado considerablemente: ahora es posible extraer datos cuantitativos a partir de cortes histológicos en cuestión de minutos. Este avance representa un cambio significativo en la forma en que se pueden abordar los estudios sobre el neuroblastoma.
Este proyecto 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 y Universidades (beca 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
DANEELpath es un sistema de código abierto de análisis de imagen basado en inteligencia artificial, desarrollado para estudiar modelos 3D de neuroblastoma, un tipo de tumor infantil que afecta los nervios simpáticos.
DANEELpath permite automatizar la caracterización de modelos tridimensionales (3D) de neuroblastoma y obtener datos de forma más rápida y reproducible, reduciendo el tiempo de análisis de días a minutos.
El desarrollo fue llevado a cabo por investigadores de la Universitat de València (UV) y del Instituto de Investigación Sanitaria (INCLIVA), bajo la dirección de Rosa Noguera y con la colaboración de varios otros investigadores.
El análisis morfológico ayuda a comprender mejor la estructura compleja del tumor y su agresividad, lo que puede contribuir a identificar dianas terapéuticas potenciales.
Sí, al ser una herramienta de acceso abierto, cualquier investigador puede consultar su funcionamiento, modificar el código y compartirlo con otros equipos científicos.