{{{sourceTextContent.title}}}

La primera prueba de diagnóstico del mundo basada en inteligencia artificial identifica con precisión los virus respiratorios en cinco minutos

{{{sourceTextContent.subTitle}}}

Los métodos actuales de detección de virus respiratorios, como la prueba de flujo lateral para COVID-19, se limitan a la detección de una sola infección o son de laboratorio y requieren mucho tiempo o son rápidos y menos precisos. Ahora, una prueba de diagnóstico pionera en el mundo, basada en inteligencia artificial (IA) y capaz de identificar virus respiratorios conocidos en cinco minutos a partir de un solo frotis nasal o faríngeo, podría sustituir a los métodos de análisis actuales.

{{{sourceTextContent.description}}}

La innovadora metodología de detección e identificación de virus ha sido descrita en un artículo publicado en ACS Nano por investigadores de la Universidad de Oxford (Oxford, Reino Unido). El trabajo demuestra cómo el aprendizaje automático puede mejorar significativamente la eficacia, la precisión y el tiempo necesarios para identificar distintos tipos de virus, así como para diferenciar entre las cepas. La tecnología combina el etiquetado molecular, la visión por ordenador y el aprendizaje automático para crear una plataforma universal de diagnóstico por imagen que observa directamente una muestra del paciente e identifica qué patógeno está presente en cuestión de segundos, algo parecido a un software de reconocimiento facial, pero para gérmenes.

En estudios preliminares, los investigadores han demostrado que la prueba puede identificar el virus COVID-19 en muestras de pacientes e investigaciones posteriores determinaron que la prueba podría utilizarse para diagnosticar múltiples infecciones respiratorias. En un estudio para validar el nuevo método que utiliza software de IA para identificar virus, los investigadores empezaron por etiquetar virus con ADN monocatenario en más de 200 muestras clínicas. Las imágenes de las muestras etiquetadas se capturaron con un microscopio de fluorescencia comercial y se procesaron con un software de aprendizaje automático personalizado que está entrenado para reconocer virus específicos mediante el análisis de sus etiquetas de fluorescencia, que se muestran de forma diferente en cada virus debido a las diferencias en el tamaño, la forma y la composición química de su superficie. El estudio demostró que la tecnología es capaz de identificar rápidamente distintos tipos y cepas de virus respiratorios, incluidos los de la gripe y el COVID-19, en cinco minutos y con una precisión superior al 97%.

"Nuestro método simplificado de pruebas diagnósticas es más rápido y rentable, preciso y preparado para el futuro que cualquier otra prueba disponible en la actualidad", afirmó la Dra. Nicole Robb, de la Universidad de Warwick y profesora invitada del Departamento de Física de Oxford. "Si queremos detectar un nuevo virus, lo único que tenemos que hacer es volver a entrenar el software para que lo reconozca, en lugar de desarrollar una prueba completamente nueva. Nuestros hallazgos demuestran el potencial de este método para revolucionar el diagnóstico viral y nuestra capacidad para controlar la propagación de enfermedades respiratorias."