Entender cómo se organiza el ADN dentro del núcleo de una célula es esencial para estudiar la actividad génica y la función celular. Los científicos utilizan tecnologías de secuenciación especializadas, como Hi-C masivo y scHi-C, para mapear estas estructuras de ADN en 3D a niveles masivos y de célula única, pero los datos resultantes a menudo son incompletos y ruidosos, lo que dificulta el análisis. Para abordar este problema, desarrollamos HiCENT, una herramienta avanzada basada en inteligencia artificial diseñada para mejorar la calidad de los mapas de ADN en 3D en conjuntos de datos de Hi-C masivo y scHi-C. Utilizando técnicas de aprendizaje profundo, HiCENT mejora la resolución, proporcionando a los investigadores datos genómicos más detallados y precisos. HiCENT superó significativamente a los métodos existentes, revelando estructuras de ADN a escala fina y mejorando la precisión de la identificación de tipos celulares. Al hacer que los datos genómicos complejos sean más accesibles y confiables, HiCENT ayudará a los científicos a descubrir nuevos conocimientos sobre la regulación génica, los mecanismos de enfermedades y la organización del ADN, contribuyendo a la investigación en cáncer, envejecimiento y otros campos biológicos donde entender la estructura del ADN es crucial.