La inteligencia artificial (IA) y las im\u00e1genes en 3D de la lengua humana han revelado que la superficie de nuestra lengua es \u00fanica para cada uno de nosotros, sugieren nuevos hallazgos. Los resultados ofrecen una visi\u00f3n sin precedentes de la composici\u00f3n biol\u00f3gica de la superficie de nuestra lengua y de c\u00f3mo nuestro sentido del gusto y el tacto difieren de una persona a otra.<\/p>\n\n\n\n
Seg\u00fan los expertos, la investigaci\u00f3n tiene un enorme potencial para descubrir las preferencias alimentarias individuales, desarrollar alternativas alimentarias saludables y diagnosticar tempranamente el c\u00e1ncer oral en el futuro. Los hallazgos han sido publicados en la revista Scientific Reports.<\/p>\n\n\n\n
Funciones de la lengua De estas numerosas proyecciones, las papilas fungiformes en forma de hongo sostienen nuestras papilas gustativas, mientras que las papilas filiformes en forma de corona dan a la lengua su textura y sentido del tacto. La funci\u00f3n gustativa de nuestras papilas fungiformes ha sido bien investigada, pero se sabe poco sobre la diferencia en forma, tama\u00f1o y patr\u00f3n de ambas formas de papilas entre individuos.<\/p>\n\n\n\n Todo el aprendizaje Los modelos de IA se dise\u00f1aron para comprender mejor las caracter\u00edsticas individuales de las papilas de los participantes y predecir la edad y el sexo de cada voluntario. El equipo utiliz\u00f3 peque\u00f1os vol\u00famenes de datos para entrenar los modelos de IA sobre las diferentes caracter\u00edsticas de las papilas, combinados con un uso significativo de la topolog\u00eda, un \u00e1rea de las matem\u00e1ticas que estudia c\u00f3mo se estructuran y conectan ciertos espacios.<\/p>\n\n\n\n Precisi\u00f3n notable “Este estudio nos acerca a la comprensi\u00f3n de la compleja arquitectura de las superficies de la lengua. Nos sorprendi\u00f3 ver cu\u00e1n \u00fanicas son estas caracter\u00edsticas del tama\u00f1o de una micra para cada individuo. Imagina poder dise\u00f1ar alimentos personalizados adaptados a las condiciones de personas espec\u00edficas y poblaciones vulnerables y de esta manera, asegurarse de que puedan obtener una nutrici\u00f3n adecuada mientras disfrutan de su comida.<\/p>\n\n\n\n “Ahora estamos planeando utilizar esta t\u00e9cnica que combina IA con geometr\u00eda y topolog\u00eda para identificar caracter\u00edsticas del tama\u00f1o de una micra en otras superficies biol\u00f3gicas. Esto puede ayudar en la detecci\u00f3n temprana y el diagn\u00f3stico de crecimientos inusuales en tejidos humanos”, dice el autor principal, el profesor Rik Sakar.<\/p>\n\n\n\n “Fue notable que las caracter\u00edsticas basadas en la topolog\u00eda funcionaran tan bien para la mayor\u00eda de los tipos de an\u00e1lisis, y fueran las m\u00e1s distintivas entre los individuos. Esto necesita m\u00e1s estudios no s\u00f3lo para las papilas, sino tambi\u00e9n para otros tipos de superficies biol\u00f3gicas y condiciones m\u00e9dicas”, dice la autora principal Rayna Andreeva.<\/p>\n\n\n\n
<\/strong>La lengua humana es un \u00f3rgano muy sofisticado y complejo. Su superficie est\u00e1 formada por cientos de peque\u00f1os cogollos, conocidos como papilas, que ayudan con el gusto, el habla y la degluci\u00f3n.<\/p>\n\n\n\n
<\/strong>Un equipo de investigadores dirigido por la Escuela de Inform\u00e1tica de la Universidad de Edimburgo, en colaboraci\u00f3n con la Universidad de Leeds, entren\u00f3 modelos inform\u00e1ticos de IA para aprender a partir de escaneos microsc\u00f3picos tridimensionales de la lengua humana, mostrando las caracter\u00edsticas \u00fanicas de las papilas. Introducieron los datos de m\u00e1s de 2000 escaneos detallados de papilas individuales (tomado de moldes de silicona de las lenguas de 15 personas) a la herramienta de IA.<\/p>\n\n\n\n
<\/strong>Esto permiti\u00f3 a la herramienta de IA predecir el tipo de papilas con una precisi\u00f3n del 85% y mapear la posici\u00f3n de las papilas filiformes y fungiformes en la superficie de la lengua. Sorprendentemente, tambi\u00e9n se encontr\u00f3 que las papilas eran distintivas en los 15 sujetos y los individuos pudieron identificarse con una precisi\u00f3n del 48% a partir de una sola papila.<\/p>\n\n\n\n