Primera prueba de diagnóstico del mundo impulsada por IA identifica con precisión virus respiratorios en cinco minutos

Los métodos de prueba actuales para virus respiratorios, como una prueba de flujo lateral para COVID-19, se limitan detectar una sola infección o se basan en el laboratorio y consumen mucho tiempo o son rápidos y menos precisos. Ahora, una primera prueba de diagnóstico del mundo impulsada por inteligencia artificial (IA) que puede identificar virus respiratorios conocidos en cinco minutos a partir de un solo hisopo nasal o de garganta podría reemplazar los métodos de prueba actuales.

La innovadora metodología de detección e identificación de virus se ha descrito en un artículo publicado en ACS Nano por investigadores de la Universidad de Oxford (Oxford, Reino Unido). El artículo demuestra cómo el aprendizaje automático puede mejorar significativamente la eficiencia, la precisión y el tiempo necesarios para identificar diferentes tipos de virus, así como para diferenciar entre las cepas. La tecnología combina el etiquetado molecular, la visión por computadora y el aprendizaje automático para crear una plataforma de imágenes de diagnóstico universal que observa directamente la muestra de un paciente e identifica qué patógeno está presente en segundos, similar al software de reconocimiento facial, pero para gérmenes.

En estudios preliminares, los investigadores habían demostrado que la prueba puede identificar el virus de la COVID-19 en muestras de pacientes e investigaciones posteriores determinaron que la prueba podría usarse para diagnosticar múltiples infecciones respiratorias. En un estudio para validar el nuevo método que utiliza software de IA para identificar virus, los investigadores comenzaron por etiquetar virus con ADN monocatenario en más de 200 muestras clínicas. Las imágenes de las muestras etiquetadas se capturaron utilizando 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 manera diferente para cada virus debido a la variación en el tamaño de la superficie, la forma y la química. El estudio demostró que la tecnología es capaz de identificar rápidamente diferentes tipos y cepas de virus respiratorios, incluidos la gripe y la COVID-19, en cinco minutos y con una precisión superior al 97 %.

“Nuestro método simplificado de prueba de diagnóstico es más rápido y más rentable, preciso y asegurado hacia el futuro que cualquier otra prueba actualmente disponible”, dijo la Dra. Nicole Robb de la Universidad de Warwick y profesora invitada en el Departamento de Física de Oxford. “Si queremos detectar un nuevo virus, todo lo 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”.

Enlaces relacionados:
Universidad de Oxford

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