Desarrollado por un equipo multidisciplinar dell Servicio de Microbiolog\u00eda del Hospital Universitari Vall d’Hebron, el Grupo de Investigaci\u00f3n de Microbiolog\u00eda del Vall Hebron Instituto de Investigaci\u00f3n (VHIR), la Universitat Polit\u00e8cnica de Catalunya – BarcelonaTech (UPC) y la Fundaci\u00f3n Probitas<\/p>\n
En 2022 hubo 249 millones casos de malaria en todo el mundo, el 93% ubicados en la regi\u00f3n africana, donde existe un grave problema de infradiagn\u00f3stico por falta de recursos. En este contexto se desarrolla iMAGING, un nuevo m\u00e9todo diagn\u00f3stico para utilizarse en regiones donde la malaria es end\u00e9mica y que combina una aplicaci\u00f3n m\u00f3vil con un microscopio robotizado de bajo coste. Se ha demostrado que el sistema tiene una fiabilidad de m\u00e1s del 90% y el pr\u00f3ximo paso ser\u00e1 probarlo sobre el terreno.<\/p>\n
La investigaci\u00f3n se ha desarrollado principalmente en el laboratorio de Microbiolog\u00eda del Centro de Salud Internacional Vall d’Hebron Drassanes y con los grupos de investigaci\u00f3n en Biolog\u00eda Computacional y Sistemas Complejos (BIOCOM-UPC), de Procesamiento de Imagen y V\u00eddeo (GPI) y de Tecnolog\u00edas de Bases de Datos y Gesti\u00f3n de la Informaci\u00f3n (DTMI) de la UPC. Se trata de un sistema creado a partir de inteligencia artificial que combina una aplicaci\u00f3n de m\u00f3vil con un microscopio robotizado de bajo coste.<\/p>\n
El dise\u00f1o se ha ideado para que sea un m\u00e9todo \u00fatil y efectivo en pa\u00edses con pocos recursos, donde esta enfermedad es end\u00e9mica. Los resultados del primer prototipo de iMAGING se han publicado en la revista Frontiers in Microbiology. El sistema ha demostrado una fiabilidad de m\u00e1s del 90% en el laboratorio. El pr\u00f3ximo paso ser\u00e1 probarlo sobre el terreno.<\/p>\n
La malaria es una enfermedad infecciosa transmitida por picaduras de mosquito y causada por par\u00e1sitos del g\u00e9nero Plasmodium. La Organizaci\u00f3n Mundial de la Salud (OMS) estima que en 2022 hubo 249 millones de casos en todo el mundo, el 93% ubicados en la regi\u00f3n africana, que tambi\u00e9n contabiliz\u00f3 el 95% de las defunciones. En el mismo informe tambi\u00e9n se alertaba de que el cambio clim\u00e1tico y la globalizaci\u00f3n est\u00e1n provocando una expansi\u00f3n del mosquito a nuevas \u00e1reas que cuentan con poca preparaci\u00f3n y recursos para hacerle frente.<\/p>\n
Actualmente, el m\u00e9todo de referencia para el diagn\u00f3stico de la malaria es la visualizaci\u00f3n de los par\u00e1sitos por parte de un experto en un microscopio \u00f3ptico a partir de muestras de sangre. Es un procedimiento manual, largo y repetitivo, que sumado a la falta de personal t\u00e9cnico de laboratorio e instrumentos provoca un gran infradiagn\u00f3stico. Hasta ahora cualquier paso para automatizar el proceso aumentaba exponencialmente el coste del mismo, lo que le hac\u00eda prohibitivo en pa\u00edses con pocos recursos sanitarios.<\/p>\n
La soluci\u00f3n propuesta por el equipo es iMAGING, una aplicaci\u00f3n por m\u00f3vil que utiliza la inteligencia artificial para procesar las im\u00e1genes digitales de las muestras de sangre para determinar si existe o no infecci\u00f3n. En caso positivo, tambi\u00e9n determina la densidad y el estadio de la infecci\u00f3n parasitaria. Para captar las im\u00e1genes se ha creado un microscopio robotizado a partir de un microscopio \u00f3ptico normal con piezas creadas con impresi\u00f3n 3D, lo que ha abaratado su coste.<\/p>\n
La app se conecta v\u00eda Bluetooth al microscopio y controla los movimientos y el enfoque del mismo para analizar autom\u00e1ticamente la muestra y conseguir las im\u00e1genes necesarias para el diagn\u00f3stico. El personal t\u00e9cnico s\u00f3lo debe preparar las muestras, lo que reduce mucho su carga de trabajo y la posibilidad de errores.<\/p>\n
El prototipo ha entrenado con m\u00e1s de 2.500 im\u00e1genes y ha logrado una fiabilidad de m\u00e1s del 96% en muestras con densidad alta y del 94% con densidad baja. Los falsos positivos y negativos no alcanzaron el 5% en ning\u00fan caso. Sin embargo, el dr. Joan Joseph i Munn\u00e9, investigador principal de este proyecto por parte del grupo de Microbiolog\u00eda del VHIR, explica que la \u00abprueba de fuego ser\u00e1 su funcionamiento sobre el terreno, pero si es exitoso, puede abrir la puerta a adaptarse a otros Enfermedades Tropicales Desatendidas\u00bb.<\/p>\n
El proyecto se enmarca en el trabajo de ciencia y tecnolog\u00eda para el desarrollo humano impulsado por el Centro de Cooperaci\u00f3n para el Desarrollo (CCD) de la UPC. Daniel L\u00f3pez Codina, investigador del BIOCOM-UPC, explica que \u00abnecesitamos seguir trabajando para desarrollar herramientas de calidad y de bajo coste para mejorar la salud de las personas que viven en pa\u00edses con \u00edndice de desarrollo humano bajo o muy bajo. Estamos muy contentos de los resultados alcanzados hasta la fecha y estamos seguros de que podremos adaptar las herramientas desarrolladas para otras Enfermedades Tropicales Desatendidas\u00bb.<\/p>\n
Ahora, se prev\u00e9 seguir entrenando la inteligencia artificial para introducir mejoras en otros \u00e1mbitos, por ejemplo para que pueda diferenciarse entre las cinco diferentes especies de par\u00e1sitos que provocan la patolog\u00eda. Esto permitir\u00e1 personalizar mucho m\u00e1s el tratamiento, mejorando su efectividad. Este proyecto est\u00e1 apoyado por la OMS dentro de su iniciativa por el diagn\u00f3stico a trav\u00e9s de la imagen digital de hemopar\u00e1sitos en pa\u00edses de baja y media renta.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
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