Borja Gracia y Eduardo Ramos: «Queremos que se aplique el sistema a más enfermedades»

Dos jóvenes aragoneses, Borja, médico internista, y Eduardo, ingeniero informático, han creado un software (Capillary.io) con el que se realizan capilaroscopias de gran fiabilidad y de forma automática; un programa que ya es usado internacionalmente.

¿En qué consiste una capilaroscopia?

Borja Gracia: Con una lupa se consigue ver la parte final de la uña y así se observan los vasos sanguíneos más pequeños que hay en el cuerpo, los capilares, y con eso se puede valorar el resto de vasos que hay dentro del cuerpo y que no es posible analizar con otras técnicas.
Eduardo Ramos: En tiempos modernos, esta técnica se realiza con un microscopio y un ordenador. Se toman fotos de los capilares sanguíneos de la uña a 200 aumentos. Lo que ocurre es que el software que se utiliza para tomar las imágenes es como cualquier otro de hacer fotografías, no hace nada especial aplicado a la capilaroscopia. Con la idea de Borja comenzamos a crear un software que ayudase al médico a ver dónde están los capilares y a clasificarlos por su forma, cantidad y tamaño, lo que indica si existen patologías.

¿Qué enfermedades detectan?

BG: Generalmente las enfermedades autoinmunes, las que consisten en que las defensas del cuerpo atacan al propio organismo, como la esclerodermia y la dermatomiositis. Sin embargo, cada vez hay más artículos que defienden el uso de técnicas similares para detectar el VIH, la EPOC, la diabetes… En todas las enfermedades en las que hay afectación de los vasos sanguíneos se pueden detectar hallazgos significativos con la capilaroscopia.

¿Se había trabajado ya con estos métodos en el campo?

BG: Cuando yo, rutinariamente, hacía una capilaroscopia, medía la forma y el tamaño del vaso y la cantidad de capilares que había. Hasta ahora, las técnicas ayudaban a medir más fácil, a cuantificar más fácil… Pero no a identificar de forma automática si había alguna patología.
ER: Se hacía siempre manualmente. Nosotros queremos que el sistema funcione de manera automática y para eso utilizamos técnicas de deep learning, algo así como redes neuronales informáticas, e inteligencia artificial.

Esto debe suponer un gran trabajo...

ER: Comenzamos hace dos años y medio o tres, allá por octubre de 2017, y lo hacemos en nuestro tiempo libre porque tenemos nuestros trabajos. Una vez vimos que era factible, empezamos a recopilar imágenes.
BG: Conseguí imágenes de diferentes hospitales: del Miguel Servet, del Val d’Hebron de Barcelona… No recuerdo cuántas, quizás más de 10.000, y yo fui validándolas. De esta forma le dijimos al ordenador cómo tenía que pensar. Sin embargo, si el ordenador aprendía de mí y yo lo estaba haciendo mal existía un fallo. Por ello mandamos las imágenes a los diez mejores capilarostopistas de España, miraron las tomas y vimos que había una concordancia importante.

Entonces, ¿en qué se traduce esta nueva forma de estudiar de los capilares?

BG: Fundamentalmente, en homogeneidad. Hasta ahora, existía una variabilidad entre los observadores: si dos médicos hacen una capilaroscopia, el porcentaje de aciertos en común es bastante bajo. Esto significa que una prueba en medicina en la que dos personas no coincidimos a la vez que lo hacemos, es una prueba que deja mucho que desear.
ER: En resumen, lo que queremos ofrecer con nuestro sistema son tres cosas clave: objetividad, eficiencia --y aceleración de la técnica-- y que los médicos puedan colaborar entre ellos, que investiguen para ver si se puede aplicar a más enfermedades