Investigadores del Instituto de Investigación Sanitaria INCLIVA y de la Universitat de València (UV) han desarrollado DANEELpath, una herramienta de código abierto (open source) de análisis de imagen que permite estudiar de forma automatizada modelos tridimensionales (3D) de neuroblastoma, un cáncer infantil del sistema nervioso simpático que aparece principalmente durante los primeros cinco años de vida.
La herramienta se integra como extensión en el software de patología digital QuPath y combina inteligencia artificial con técnicas de morfología matemática para analizar imágenes histológicas. Al ser de acceso abierto, cualquier investigador puede consultar su funcionamiento, modificar el código y compartirlo con otros equipos científicos.
DANEELpath permite automatizar la caracterización de modelos 3D de neuroblastoma y obtener datos de forma más rápida y reproducible, lo que facilita su uso en investigación y en evaluación preclínica de posibles tratamientos.
Comprender mejor el comportamiento del tumor
El tumor es una estructura compleja y su agresividad no depende solo de las células malignas, sino también del microambiente que las rodea. En este contexto, la matriz extracelular -la red de proteínas que rodea a las células- y algunos de sus componentes pueden convertirse en dianas terapéuticas.
En trabajos previos del grupo, la vitronectina, una proteína presente en la matriz extracelular, ha destacado por su papel en la adhesión celular y su asociación con comportamientos tumorales más agresivos, lo que la sitúa como una posible diana terapéutica. Para estudiar este proceso de forma controlada, el laboratorio ha desarrollado modelos 3D biomiméticos que reproducen el entorno del tumor permiten reproducir entornos con o sin vitronectina y testar fármacos dirigidos a bloquear sus interacciones celulares.
Sin embargo, el principal cuello de botella era el análisis de las secciones histológicas generadas por estos modelos. Este proceso podría requerir hasta tres días de trabajo para analizar una sola imagen, lo que limitaba la cantidad de datos que podían obtenerse.
De días de trabajo a minutos
La investigación, publicada en la revista Scientific Reports, presenta el desarrollo y la validación de esta herramienta. DANEELpath permite extraer datos cuantitativos a partir de las secciones histológicas de modelos 3D de forma rápida y ajustada. Gracias al uso de redes neuronales, el proceso de segmentación de conglomerados celulares pasa de requerir días de trabajo a completarse en cuestión de minutos.
Además, la herramienta permite cuantificar la expresión de vitronectina y analizar la distribución espacial de las células en imágenes completas del tejido, lo que facilita un estudio más detallado del comportamiento tumoral.
Estos datos ya se están empleando para evaluar el impacto de la vitronectina en múltiples líneas celulares de neuroblastoma, incluidas líneas comerciales y otras derivadas de pacientes, dentro de modelos tridimensionales. Además, DANEELpath se está usando para evaluar los cambios morfológicos y de organización celular provocados por fármacos dirigidos a bloquear las interacciones entre las células tumorales y la vitronectina.
Los investigadores destacan que la utilidad de DANEELpath no se limita al neuroblastoma de alto riesgo. La herramienta se está utilizando en otros modelos 3D de tumores pediátricos, como el sarcoma de Ewing, y podría aplicarse en el futuro a la evaluación de otros fármacos y estrategias terapéuticas.
Equipo investigador
El trabajo ha sido realizado por el Grupo de Investigación Traslacional en Tumores Sólidos Pediátricos de INCLIVA. Entre los autores se encuentran Isaac Vieco Martí, investigador predoctoral con beca FPU; Sofía Granados Aparici y Amparo López-Carrasco, investigadoras postdoctorales; y el doctor Samuel Navarro, catedrático de Patología de la Universitat de València.
La investigación ha sido dirigida por la doctora Rosa Noguera, catedrática de Histología de la Universitat de València, coordinadora del citado grupo de INCLIVA e investigadora principal de uno de los grupos de CIBERONC (Centro de Investigación Biomédica en Red de Cáncer), del Instituto de Salud Carlos III.
Artículo de referencia:
Vieco-Martí, I., López-Carrasco, A., Navarro, S. et al. DANEELpath: herramientas de análisis digital de código abierto para la investigación histopatológica en modelos de neuroblastoma. Sci Rep 16 , 6162 (2026). https://doi.org/10.1038/s41598-026-37134-5
Recordamos que SALUD A DIARIO es un medio de comunicación que difunde información de carácter general relacionada con distintos ámbitos sociosanitarios, por lo que NO RESPONDEMOS a consultas concretas sobre casos médicos o asistenciales particulares. Las noticias que publicamos no sustituyen a la información, el diagnóstico y/o tratamiento o a las recomendaciones QUE DEBE FACILITAR UN PROFESIONAL SANITARIO ante una situación asistencial determinada.
SALUD A DIARIO se reserva el derecho de no publicar o de suprimir todos aquellos comentarios contrarios a las leyes españolas o que resulten injuriantes, así como los que vulneren el respeto a la dignidad de la persona o sean discriminatorios. No se publicarán datos de contacto privados ni serán aprobados comentarios que contengan 'spam', mensajes publicitarios o enlaces incluidos por el autor con intención comercial.
En cualquier caso, SALUD A DIARIO no se hace responsable de las opiniones vertidas por los usuarios a través de los canales de participación establecidos, y se reserva el derecho de eliminar sin previo aviso cualquier contenido generado en los espacios de participación que considere fuera de tema o inapropiados para su publicación.
* Campos obligatorios