Recursos sobre citometría con IA

Póster de ESCCA 2026. Una evaluación multicéntrica en la práctica real de la identificación de poblaciones leucocitarias asistida por IA, realizada con el Laboratorio Especializado de Hematología del Hospital Dr. Rafael Ángel Calderón Guardia (CCSS) en Costa Rica, el HpH Institut für Pathologie und Hämatopathologie Hamburg y Pathodiagnostik Berlin MVZ GmbH.

El estudio evalúa si un único modelo de IA, entrenado predominantemente con cohortes de Europa occidental, mantiene su exactitud en distintos laboratorios, paneles, flujos de trabajo, tipos de muestra y poblaciones de pacientes. El mismo modelo se aplicó de forma retrospectiva en los tres centros, sin reentrenamiento específico por centro ni optimización específica por panel.

• 7.039 muestras en tres laboratorios de dos países
• Concordancia excelente en 8 de las 9 poblaciones compartidas, con una ρ de Pearson de 0,93 a 1,00
• Pendientes del ajuste lineal agrupado de 0,93 a 1,13, próximas a la unidad
• Alta concordancia tanto frente a los recuentos diferenciales clínicos de rutina como frente al gating manual experto
• La identificación de monocitos fue la única población con menor concordancia

Ver el póster completo o descargarlo en PDF (en inglés).

El modelo de IA es hema.to CellStudio (RUO): una red neuronal propia basada en transformers, entrenada desde cero con miles de archivos de citometría de flujo anotados por expertos. Solo para uso en investigación; no debe utilizarse en procedimientos diagnósticos.

Póster de ESMO AI 2025. Este trabajo sobre citometría con IA fue dirigido por los socios de hema.to en el HpH Institut für Pathologie und Hämatopathologie Hamburg y Pathodiagnostik Berlin MVZ GmbH.

La comparación retrospectiva de más de 6.500 muestras de sangre periférica muestra una alta concordancia con los resultados de laboratorio convencionales en las subpoblaciones principales, robustez entre múltiples paneles, flujos de trabajo y centros de laboratorio, y señala dónde hace falta una mayor armonización.

Descargar el póster completo (en inglés).

hema.to ha cerrado una ronda de financiación de 3,6 millones de euros liderada por LUMO Labs, una firma neerlandesa de capital riesgo orientada al impacto. Esta financiación ayudará a hema.to a alcanzar el encaje producto-mercado de su software de IA de calidad clínica para el cáncer hematológico y otras pruebas sanguíneas basadas en citometría.

Entre los inversores comprometidos con hema.to figuran Elaia y Clément Vanden Driessche, Heal Capital y Christian Lautner, HTGF | High-Tech Gründerfonds y Dr. Nik Raupp, Labor Becker MVZ eGbR, Marc Becker, Malte von Trotha y el inversor ángel Thomas Henkel.

Los nuevos inversores son Bayern Kapital y Matthias Buchinger, Cross Atlantic Angels con Jens Weitzel y Niklas Herriger, y Akwa Group con Pim Hollestelle y Thomas Hannes.

La ronda refuerza el trabajo de hema.to para construir una tecnología de citometría innovadora que favorezca diagnósticos más tempranos y mejores decisiones terapéuticas.

El modelo de IA de hema.to combina enfoques supervisados y de clustering para detectar poblaciones patológicas pequeñas de células B en muestras de sangre y médula ósea. Características principales:

• Identificación eficiente de poblaciones que representan tan solo el 3 % del total de células
• Diferenciación de seis neoplasias de células B: CLL, MCL, HCL, FL, MZL y DLBCL
• Detección de clones secundarios de B-NHL previamente inadvertidos
• Optimización para una tasa baja de falsos negativos, que permite un cribado rápido y automatizado

El modelo ofrece un análisis sistemático y rápido como apoyo a la citometría de flujo clínica de neoplasias de células B. Ver el póster completo (en inglés).

En mayo, hema.to cerró su ronda semilla con Elaia Partners, Heal Capital y HTGF para llevar el diagnóstico de precisión a la medicina inmunológica.

Anne-Sophie Carrese, socia directora de Elaia, señaló que la experiencia emprendedora e investigadora del equipo fundador, junto con los planes de hema.to para escalar su estrategia comercial, encajan con la tesis de inversión semilla en deeptech de Elaia.

Leer la nota de prensa en tech.eu (en inglés).

hema.to logró el cumplimiento ante la FDA como producto de Clase I menos de cuatro meses después de obtener el marcado CE. Fue posible gracias al equipo de hema.to y a sus socios regulatorios, entre ellos QServe Group, Jennifer Hadfield y Be-on-Quality.

En la foto, Aleks y Jennifer registran el producto; la FDA envió la buena noticia al día siguiente.

hema.to se validó clínicamente en un estudio clínico internacional realizado en cuatro centros. Los diagnósticos de cáncer hematológico se realizaron el doble de rápido y con calidad clínica gracias al software de apoyo a la decisión de hema.to.

Descargar la nota de prensa (en inglés).

Informe técnico del estudio clínico. hema.to se validó clínicamente en un ensayo clínico internacional realizado en cuatro centros. Los diagnósticos de cáncer hematológico se realizaron el doble de rápido, con un 8 % más de sensibilidad y un 10 % más de especificidad, usando el software de apoyo a la decisión de hema.to.

Descargar el informe técnico (en inglés).

hema.to ganó el primer premio en la Medical Innovation Night de Núremberg. El jurado estuvo formado por Medical Valley EMN e. V., Siemens Healthineers, aescuvest, GWQ ServicePlus AG, IONOS y Fraunhofer IIS.

El premio de 20.000 euros apoya la exploración de alianzas de hema.to con GWQ y Siemens Healthineers.

hema.to logró la conformidad con la IVDD. La empresa cumple la norma ISO 13485 de gestión de la calidad, la ISO 14971 de gestión de riesgos, la ISO 62366 de usabilidad, la ISO 62304 de gestión del ciclo de vida del software y la IEC 82304 de software sanitario.

Artículo en Cell Patterns. Nanditha Mallesh y sus coautores describen cómo la transferencia de conocimiento mejora el rendimiento de la IA en Cell Patterns.

La colaboración entre el equipo de hema.to, el Munich Leukemia Lab, la Charité y otras clínicas universitarias demostró que los datos de varios laboratorios pueden combinarse para aumentar el rendimiento clínico de los modelos de IA en cada laboratorio.

Artículo en Cytometry A. El equipo de hema.to colaboró con hematólogos experimentados y con la Universidad de Bonn en este estudio de Cytometry A.

Zhao et al. demostraron que el aprendizaje profundo puede apoyar los flujos de trabajo clínicos de rutina que usan datos de citometría.

Artículo II en Blood. Nanditha Mallesh y sus coautores presentaron este artículo de Blood de 2019.

El estudio demostró que combinar varios conjuntos de datos mejora el rendimiento diagnóstico mediante un enfoque denominado «transferencia de conocimiento».

Artículo I en Blood. Una colaboración entre hema.to, el Munich Leukemia Lab y la Universidad de Bonn dio lugar a este artículo de Blood de 2019.

El artículo muestra que la IA puede apoyar a los hematólogos en los flujos de trabajo de diagnóstico de rutina del cáncer hematológico aportando recomendaciones muy fiables.