Dispositivo móvil detecta rápidamente el Zika y virus relacionados

Un equipo de biólogos e ingenieros ha desarrollado una tecnología de diagnóstico de bajo peso, controlada por un teléfono inteligente y que funciona con baterías, que cuesta tan poco como cien dólares y puede detectar los virus Zika, dengue y Chikungunya en 30 minutos. La misma plataforma también se puede adaptar para detectar otros patógenos humanos o animales.

 

Las pruebas exactas, para estos virus, requieren actualmente un laboratorio con instrumentos caros, haciendo que las pruebas locales sean una posibilidad poco realista para las clínicas de recursos limitados donde los virus son frecuentes. El equipo, de los Laboratorios Nacionales Sandia (Livermore, CA, EUA), usaron la tecnología de teléfonos inteligentes como una característica clave: “Además de crear una aplicación que sirve como una interfaz sencilla para operar el dispositivo, pudimos adaptar los sensores de cámara de los teléfonos inteligentes para reemplazar las herramientas tradicionales de análisis de muestras de laboratorio, lo que permite una movilidad sin precedentes”, dijo el autor principal, Aashish Priye.

 

El dispositivo “laboratorio en una caja” se basa en el método de diagnóstico de amplificación isotérmica mediada por bucle (LAMP), que elimina el ciclo térmico de la PCR, así como la necesidad de procesar la muestra biológica (por ejemplo, sangre u orina) antes de la prueba. La tecnología LAMP copia el ADN/ARN viral pero sin los ciclos de calentamiento/enfriamiento de la PCR, por lo que no se necesita una fuente de energía resistente. La adición de unos cuantos reactivos bioquímicos cuidadosamente diseñados permite que una caja LAMP analice una muestra que se calienta, sólo una vez, durante 30 minutos.

 

“Hemos demostrado que la química que estamos utilizando puede amplificar el ARN viral directamente a partir de muestras sin procesar”, dijo Robert Meagher, director del proyecto, “Ese es el ideal para un escenario de pruebas de puntos de atención porque no quieres tener que requerir equipo adicional para aislar el ADN o el ARN”. Meagher y su equipo habían desarrollado previamente un método para combinar el método LAMP con una técnica adicional de la detección de modo que se pudieran analizar virus múltiples simultáneamente. Esta otra técnica, denominada atenuación de los reporteros de la señal de amplificación no incorporados (QUASR), implica el uso de cebadores basados en virus sintéticos, marcados con fluoróforos, para la etapa de amplificación de ADN/ARN, de la muestra. 

 

Para el proyecto Zika, el equipo de Meagher desarrolló un nuevo algoritmo que permite que un sensor de un teléfono inteligente actúe como un fluorímetro, detectando las señales de luz QUASR LAMP si aparecen. El usuario sólo tiene que colocar el teléfono inteligente en la parte superior de la caja LAMP y abrir una aplicación que enciende el calentador para iniciar la reacción LAMP, después de lo cual el teléfono inteligente fotografía la muestra. La aplicación emplea entonces un nuevo algoritmo de análisis de imagen para determinar el color y el brillo de la fluorescencia emitida por la reacción LAMP.

 

El Zika, el dengue y el Chikungunya son transmitidos a través del mismo mosquito vector y los primeros síntomas son similares. La herramienta de diagnóstico del prototipo del equipo podría permitirles a los proveedores de cuidado analizar la muestra rápidamente para los tres virus al mismo tiempo, previniendo diagnósticos erróneos.

 

El costo de fabricar un prototipo LAMP para analizar estos virus depende en gran medida del costo del teléfono seleccionado para usar con la reacción. “Hay miles de millones de teléfonos inteligentes en el mundo, incluso en los países en desarrollo, y esta herramienta no requiere el teléfono inteligente de gama más alta del mercado”, dijo Priye, “Sólo necesita tener un sensor óptico y ser capaz de ejecutar la App”. El teléfono inteligente utilizado en las exitosas pruebas de Sandia, del prototipo actual, cuesta sólo 20 dólares.

 

El estudio fue publicado el 20 de marzo de 2017 en la revista Scientific Reports.