La investigación, cuya versión preliminar aceptada se publicó en Communications Biology, presentó el marco de inteligencia artificial HRAftu-LM-RAG para extraer automáticamente de publicaciones científicas las características de las unidades tisulares funcionales del Atlas Humano de Referencia (HRA). El HRA reúne a expertos de más de 25 consorcios internacionales y tiene como objetivo cartografiar la estructura multiescalar del cuerpo humano, desde los sistemas orgánicos hasta el nivel unicelular. Hasta ahora, los expertos han detallado las unidades tisulares funcionales de 10 órganos y han preparado ilustraciones en 2D.
El sistema validado combina Grandes Modelos de Lenguaje para el razonamiento textual, Grandes Modelos de Imágenes para la interpretación visual y el método Retrieval Augmented Generation para fundamentar la información en fuentes. En el estudio se examinaron 244.640 publicaciones de PubMed Central que contenían 1.389.168 figuras relacionadas con 22 unidades tisulares funcionales. Entre ellas, se identificaron 617.237 figuras que incluían imágenes microscópicas y esquemáticas. A partir de las imágenes y los textos asociados, se extrajeron automáticamente 331.189 barras de escala, 1.719.138 expresiones de entidades biológicas y datos de los donantes, como el sexo y la edad. Se espera que los datos obtenidos apoyen el diseño, la revisión y la validación de futuras ilustraciones de unidades tisulares en el marco del HRA.
El HRA está siendo desarrollado por HuBMAP, SenNet, KPMP, GUDMAP y NIDDK, junto con expertos del HRA Editorial Board y de más de 20 consorcios adicionales. Los autores no declararon conflictos de intereses; se indicó que los patrocinadores no participaron en los procesos de investigación ni de publicación.
Antecedentes
Atlas no es un nombre nuevo en el archivo de FikirPilot: en los últimos 90 días publicamos una noticia en la que aparecía este nombre; ese artículo está fechado el 2 de septiembre de 2026.