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Enjambre de nanorobots para detectar el cáncer en sangre

25 de septiembre de 2026

Un grupo de investigadores españoles desarrolló un nuevo sistema que permite mejorar el diagnóstico precoz del cáncer mediante el uso de enjambres de nanorobots.

Imagen en 3D de una célula cancerígena.
Un nuevo sistema permitiría mejorar el diagnóstico precoz del cáncer mediante el uso de enjambres de nanorobotsImagen: Spectral/Westend61/IMAGO

Las últimas investigaciones científicas exploran nuevas tecnologías, como los nanosensores, para mejorar la detección de enfermedades. En este contexto, un estudio liderado por investigadores de la Universidad de las Islas Baleares (UIB) propone combinar nanotecnología y modelos matemáticos para identificar de forma temprana biomarcadores asociados a patologías cancerosas en la sangre.

El trabajo, publicado en la revista Computers in Biology and Medicine, explora un sistema basado en un enjambre de nanorobots capaces de detectar la presencia de estas sustancias y transmitir la información a un dispositivo externo para su posterior análisis.

Un enjambre de nanorobots para detectar biomarcadores

La investigación fue desarrollada por el grupo de investigación en Modelos Topológicos para el Tratamiento de la Información Borrosa (Motibo), que también forma parte del Instituto de Investigación Sanitaria de Baleares (Idisba).

La propuesta aprovecha los avances en nanotecnología, que permiten desarrollar sensores capaces de detectar y medir concentraciones muy pequeñas de determinadas sustancias. En el modelo planteado, un conjunto de nanorobots —dispositivos de escala nanométrica— circularía por el torrente sanguíneo y detectaría biomarcadores relacionados con el cáncer.

Los datos recogidos por los nanorobots serían enviados a un dispositivo externo, denominado "centro de fusión", encargado de integrar y analizar la información. Para ello, los investigadores desarrollaron un método matemático basado en cadenas de Markov, que permite determinar si los datos obtenidos presentan indicios compatibles con una condición patológica.

Los nanorobots se desplazan virtualmente por una red de vasos sanguíneos, detectan biomarcadores y acumulan información sobre su presenciaImagen: JACOPIN/BSIP/picture alliance

Uno de los principales hallazgos del trabajo es el desarrollo de un método de decisión diseñado para ser más robusto y estable que los modelos utilizados anteriormente. En lugar de depender de un único umbral fijo, el sistema incorpora un algoritmo inspirado en la inteligencia colectiva, similar al comportamiento coordinado de los enjambres de insectos.

Según los resultados de las simulaciones, este enfoque permite diferenciar con mayor precisión entre situaciones normales y patológicas, incluso cuando los datos presentan ruido o variabilidad.

Un modelo que todavía debe superar la fase experimental

Para evaluar el funcionamiento del sistema, los investigadores utilizaron modelos matemáticos del sistema circulatorio humano desarrollados previamente por otros autores y realizaron múltiples simulaciones informáticas.

En el modelo, los nanorobots se desplazan virtualmente por una red de vasos sanguíneos, detectan biomarcadores y acumulan información sobre su presencia. Posteriormente, el "centro de fusión" procesa esos datos para determinar si existen señales compatibles con cáncer.

"Este sistema podría hacer posible detectar el cáncer en etapas muy tempranas, cuando los métodos tradicionales aún no han identificado la enfermedad", explican los científicos. "Además, abre la puerta a desarrollar tratamientos más precisos y personalizados, con menos efectos secundarios".

La investigación plantea una nueva vía para la lucha contra el cáncer combinando la nanotecnología y modelos matemáticos. Aunque se trata todavía de un modelo teórico validado con simulaciones, los resultados muestran el potencial de esta tecnología para mejorar el diagnóstico y avanzar hacia una medicina más precisa y menos invasiva.

 

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bt (EFE, Institut d'Investigació Sanitària Illes Balears (IdISBa), Computers in Biology and Medicine)

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