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Prueba nueva para la COVID-19 combina la IA con la tecnología de nanoporos para detectar el SARS-CoV-2 en los POC en cinco minutos

Por el equipo editorial de LabMedica en español
Actualizado el 20 Jun 2021
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Imagen: Principio de funcionamiento del nanoporo de inteligencia artificial para la detección de coronavirus (Fotografía cortesía de la Universidad de Osaka)
Imagen: Principio de funcionamiento del nanoporo de inteligencia artificial para la detección de coronavirus (Fotografía cortesía de la Universidad de Osaka)
Los investigadores han desarrollado una nueva prueba altamente sensible para el virus SARS-CoV-2 que utiliza una fusión de inteligencia artificial (IA) y tecnología de nanoporos permitiendo pruebas rápidas en el punto de atención para la COVID-19.

Un equipo de científicos de la Universidad de Osaka (Osaka, Japón) demostró que las partículas de virus individuales que atraviesan un nanoporo pueden ser identificadas con exactitud mediante el aprendizaje automático. La plataforma de prueba que crearon era tan sensible que los coronavirus responsables del resfriado común, SARS, MERS y COVID podían diferenciarse entre sí. Este trabajo puede conducir a pruebas de detección rápidas, portátiles y exactas para la COVID y otras enfermedades virales.

La pandemia mundial de coronavirus ha revelado la necesidad crucial de una detección rápida de patógenos. Sin embargo, el estándar de oro actual para detectar virus de ARN, incluido el SARS-CoV-2, el virus que causa la COVID-19, es la prueba de reacción en cadena de la polimerasa con transcripción inversa (RT-PCR). Si bien este método es exacto, es relativamente lento, lo que dificulta las intervenciones oportunas necesarias para controlar un brote. Ahora, los científicos dirigidos por la Universidad de Osaka desarrollaron un sistema de nanoporos inteligente que se puede utilizar para la detección de partículas del virus SARS-CoV-2. Mediante el uso de métodos de aprendizaje automático, la plataforma puede discriminar con exactitud entre coronavirus de tamaño similar responsables de diferentes enfermedades respiratorias.

Para fabricar el dispositivo, se perforaron nanoporos de solo 300 nanómetros de diámetro en una membrana de nitruro de silicio. Cuando la fuerza electroforética atrae un virus a través de un nanoporo, la abertura se bloquea parcialmente. Esto disminuye temporalmente el flujo iónico dentro del nanoporo, que se detecta como un cambio en la corriente eléctrica. La corriente en función del tiempo proporcionó información sobre el volumen, la estructura y la carga superficial del objetivo objeto del análisis. Sin embargo, para interpretar las señales sutiles, que podrían ser tan pequeñas como unos pocos nanoamperios, se necesitaba el aprendizaje automático. El equipo utilizó 40 muestras de saliva positivas para PCR y 40 negativas para PCR para entrenar el algoritmo.

Con esta plataforma, los investigadores pudieron lograr una sensibilidad del 90% y una especificidad del 96% para la detección del SARS-CoV-2 en solo cinco minutos utilizando muestras clínicas de saliva. La plataforma de prueba completa consta de un software de aprendizaje automático en un servidor, un instrumento portátil de medición de corriente de alta precisión y módulos de nanoporos semiconductores rentables. Mediante el uso de un método de aprendizaje automático, los investigadores esperan que este sistema se pueda adaptar para uso en la detección de enfermedades infecciosas emergentes en el futuro. El equipo espera que este método revolucione la salud pública y el control de enfermedades.

“Nuestra tecnología innovadora tiene una alta sensibilidad e incluso puede identificar eléctricamente partículas de virus individuales”, dijo el primer autor, el profesor Masateru Taniguchi. “Esperamos que esta investigación permita realizar pruebas rápidas de detección en los lugares de atención para el SARS-CoV-2 sin la necesidad de extraer el ARN. Un método no invasivo y fácil de usar como este es más adecuado para el diagnóstico inmediato en los hospitales y para la detección en lugares donde se reúnen grandes multitudes”.

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