Resumen: Este trabajo propone un sistema automatizado novedoso para evaluar el estado de maduración de microtejidos cardíacos (CMT) en plataformas de alto rendimiento, un factor crítico en el modelado de enfermedades cardíacas y en el cribado farmacológico. El sistema integra una arquitectura de aprendizaje profundo multi-modal que combina imágenes de tomografía de coherencia óptica OCT y microscopía de fluorescencia, y alcanza mayor precisión y rendimiento que los métodos manuales tradicionales. Se introduce una métrica denominada HyperScore, derivada de una combinación ponderada de características morfológicas, eléctricas y moleculares, diseñada para proporcionar una puntuación robusta y reproducible de maduración de CMT.

Introducción: El cuello de botella en la evaluación de CMT radica en la subjetividad y la baja velocidad de los métodos actuales. Los ensayos habituales dependen de la inspección visual de microscopistas expertos, lo que genera variabilidad y limita el throughput. En respuesta, presentamos CMT-Assess, un sistema automático que incorpora OCT y microscopía de fluorescencia junto con metadatos de protocolos de diferenciación para evaluar con precisión arreglos de CMT de escala centimétrica y gradientes espaciales controlados.

Antecedentes y trabajo relacionado: Las soluciones existentes suelen centrarse en una sola modalidad de imagen o en cuantificaciones simples de intensidad fluorescente, lo que no captura la complejidad morfológica, eléctrica y bioquímica de la maduración. Además, la heterogeneidad intrínseca de los cultivos y la presencia de gradientes espaciales a gran escala plantean desafíos que muchos métodos no resuelven. Nuestro enfoque multi-modal supera estas limitaciones mediante la fusión de datos estructurales y moleculares en un marco de aprendizaje profundo.

Metodología: CMT-Assess se organiza en módulos integrados que permiten ingestión, descomposición, evaluación y retroalimentación continua. El flujo incluye normalización de imágenes OCT y fluorescencia, segmentación mediante una arquitectura tipo transformer segmentada para identificar microtejidos individuales, y un parser gráfico que captura relaciones espaciales entre componentes. Un pipeline de evaluación multi-capa incorpora una comprobación de consistencia lógica basada en verificación automática, simulación de respuesta celular, análisis de novedad vía bases vectoriales y predicción de impacto mediante grafos de citación y redes neuronales de grafos. La fusión de puntuaciones utiliza un esquema de ponderación Shapley-AHP que genera el HyperScore final.

Componentes clave: ingestión y normalización de datos con integración de PDF del protocolo de diferenciación, descomposición semántica y estructural para extracción de tamaño, forma, alineación y expresión proteica, motor de consistencia lógica que valida la plausibilidad biológica de las señales detectadas, sandbox de verificación y simulación para comparar respuestas reales y predichas, y un bucle meta de autoevaluación que refina criterios mediante retroalimentación de expertos y aprendizaje activo.

Diseño experimental y adquisición de datos: Se construyeron 200 matrices de CMT con gradientes espaciales precisos en superficies de 1 a 5 cm, imágenes OCT de alta resolución y microscopía de fluorescencia marcada con anticuerpo contra Troponina-T. CMT-Assess asignó un HyperScore a cada arreglo y 50 de ellos fueron evaluados manualmente por microscopistas expertos para establecer un benchmark.

Resultados y discusión: El sistema mostró una alta concordancia con evaluaciones expertas, con un acuerdo del 95% y una correlación robusta entre HyperScore y marcadores establecidos de maduración (r=0.92). La tasa de evaluación fue aproximadamente 30 veces más rápida que la evaluación manual, y el análisis espacial del gradiente de maduración en arreglos centimétricos resultó especialmente fiable.

HyperScore y interpretabilidad: HyperScore combina indicadores morfológicos, moleculares y funcionales mediante una fórmula modular que permite ajustar pesos según contexto experimental. La estrategia Shapley-AHP asegura una asignación justa de contribuciones entre parámetros y facilita la interpretación por parte de investigadores y reguladores. El sistema incluye herramientas de visualización y generación de informes para auditoría y trazabilidad.

Escalabilidad y vías futuras: A corto plazo se plantea integrar CMT-Assess en plataformas de cribado de alto rendimiento para acelerar descubrimiento de fármacos. A medio plazo se ampliará la cobertura a otros marcadores y tipos de CMT, con despliegue en infraestructura cloud para colaboración remota. A largo plazo se espera la fusión con plataformas automatizadas de fabricación de CMT para crear una cadena completa y automatizada de modelado de enfermedades y evaluación farmacológica.

Verificación y reproducibilidad: El sistema incluye mecanismos de verificación que combinan pruebas lógicas automatizadas, simulaciones de respuesta y análisis de reproducibilidad para asegurar la fiabilidad de las puntuaciones. Las pruebas cruzadas con protocolos variados y la utilización de conjuntos etiquetados por expertos garantizan generalización y robustez frente a ruido en imágenes.

Contribución técnica: La principal aportación es la integración multi-modal de OCT y fluorescencia con arquitecturas modernas de deep learning, comprobación lógica automatizada y un esquema de fusión de métricas transparente. Estas innovaciones permiten evaluaciones más objetivas, reproducibles y rápidas que las aproximaciones mono-modales convencionales.

Aplicaciones prácticas y casos de uso: El sistema es útil en ensayos preclínicos, cribado de compuestos, estudios de toxicidad y proyectos de medicina regenerativa. Organizaciones farmacéuticas y centros de investigación pueden beneficiarse de evaluaciones consistentes para seleccionar microtejidos con el nivel de maduración requerido.

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Conclusión: La evaluación automatizada de maduración de microtejidos cardíacos mediante aprendizaje profundo multi-modal tiene el potencial de transformar flujos de trabajo en investigación cardiaca y cribado farmacológico. Plataformas como CMT-Assess, combinadas con servicios tecnológicos profesionales y expertise en software a medida, inteligencia artificial y seguridad, pueden acelerar la validación de modelos biológicos y la generación de resultados fiables a gran escala.

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