Microscopio en teléfono inteligente detecta parásitos sanguíneos

loa en sangre total cargada directamente en un pequeño capilar de vidrio obtenida por un pinchazo en el dedo, sin necesidad de preparación de muestras convencional o coloraciones. Los científicos evaluaron la densidad de la mf L. loa en sangre total de 33 individuos infectados por Loa de la región circundante de Yaundé (Camerún), utilizando el microscopio de vídeo en el teléfono móvil.

El microscopio de vídeo en el teléfono móvil utilizado en este estudio, que se conoce como el CellScope Loa, fue construido a partir de un módulo de lente invertido de la cámara de un iPhone, un carril linear y carro un hobby servo, un Arduino Micro, un tablero de comunicación Bluetooth y un cuerpo de plástico impreso en 3- D. Los investigadores validaron el desempeño y la facilidad de uso del dispositivo mediante el ensayo de 33 pacientes que estaban potencialmente infectados con Loa loa. Los resultados del microscopio en el teléfono inteligente se correlacionaron con los obtenidos con recuentos manuales en gota gruesa, convencionales.

La muestra de sangre se mueve delante de una cámara, y un algoritmo analiza el movimiento de “balanceo” de cualquier gusano presente, calculando cuántos hay y mostrando el resultado en la pantalla del teléfono. Desde el momento en que una muestra es cargada en el dispositivo, el proceso de cálculo tarda hasta dos minutos. Un minuto adicional se gasta en pinchar el dedo del paciente y cargar la sangre en el capilar del dispositivo. En general, CellScope Loa ofrece resultados con rapidez y puede informar a los trabajadores de salud en el campo si es o no es seguro administrar ivermectina a un paciente.

Daniel A. Fletcher, PhD, director asociado y profesor de bioingeniería y autor principal del estudio, dijo: “Anteriormente habíamos mostrado que los teléfonos móviles pueden ser utilizados para la microscopía, pero este es el primer dispositivo que combina la tecnología de imagenología con el hardware y el software de automatización para crear una solución de diagnóstico completa”. El estudio fue publicado el 6 de mayo de 2015, en la revista Science Translational Medicine.

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University of California, Berkeley