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Firma infrarroja para teléfono móvil detecta malaria

Por el equipo editorial de LabMedica en español
Actualizado el 16 Dec 2022
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Imagen: La herramienta para detección de malaria recoge una firma infrarroja para que la procese un teléfono móvil (Fotografía cortesía de la Universidad de Queensland)
Imagen: La herramienta para detección de malaria recoge una firma infrarroja para que la procese un teléfono móvil (Fotografía cortesía de la Universidad de Queensland)

La microscopía óptica, las pruebas de diagnóstico rápido (PDR) y las pruebas moleculares son las tres principales técnicas de diagnóstico actualmente disponibles la malaria. La microscopía es la forma tradicional de detectar parásitos de la malaria en frotis de sangre periférica gruesos o delgados teñidos mediante las tinciones de Giemsa, Wrights o Fields.

Las PDR detectan los antígenos de la malaria en la sangre dirigiéndose a la proteína específica de falciparum, como la proteína II rica en histidina (HRP-II) o la lactato deshidrogenasa (LDH). Las PDR son simples, relativamente baratas y se pueden usar en áreas remotas sin equipo especializado ni necesidad de electricidad. Sin embargo, las PDR solo pueden detectar de manera confiable 50-100 parásitos/ µL. Las pruebas moleculares como la reacción en cadena de la polimerasa (PCR) son actualmente las técnicas más precisas y sensibles para detectar malaria en muestras bajas o submicroscópicas, para infecciones mixtas y para diferenciar especies de Plasmodium .

Un equipo internacional de especialistas en medicina tropical con la ayuda de los de la Universidad de Queensland (Brisbane, Australia) planteó la hipótesis de que la presencia de parásitos de la malaria en los glóbulos rojos produce firmas infrarrojas únicas que podrían usarse potencialmente para la detección de la malaria. Utilizaron un modelo de espectrómetro reflectante de infrarrojo cercano (NIRS) portátil para recopilar de forma no invasiva las firmas espectrales de los oídos, brazos y dedos derechos e izquierdos de personas con positivas y negativas para malaria que viven en un área endémica de paludismo en Brasil, donde tanto P. falciparum como P. vivax son prevalentes en una proporción de 30 %/70 %. Se escanearon un total de 60 pacientes y se recogieron un total de 360 espectros. El estado de infección y el tipo de especie de Plasmodium se confirmaron mediante microscopía y PCR estándar.

Los científicos utilizan el modelo G1 de NIRS de NIRvascan (Allied Scientific Pro, Gatineau, QC, Canadá). El modelo utilizado es un espectrómetro de reflectancia difusa con una longitud de onda que oscila entre 900 y 1700 nm, una relación señal/ruido de 5000:1 y una resolución óptica de 10 nm de resolución de píxeles. Tiene un detector de inGaAs (Hamamatsu Photonics, Herrsching Alemania), pesa 136 g y mide 82,2 × 63 × 40 mm, es recargable y puede ser operado por una computadora o un teléfono inteligente a través de Bluetooth.

Los investigadores informaron que los resultados de la PCR confirmaron que 27/60 (45 %) de las personas escaneadas dieron positivo con malaria, mientras que el resto dio negativo. De los individuos con malaria positiva, el 75 % (N=20) y el 25 % (N=7), estaban infectados con P. vivax y P. falciparum , respectivamente. Los resultados de la microscopía indicaron que de los 27 pacientes infectados, el 7,4 % (dos sujetos) tenía una parasitemia extremadamente alta, el 18,5 % (cinco sujetos) tenía una parasitemia moderada, el 44,4 % (12 sujetos) tenía una parasitemia baja y el 29,6 % (ocho sujetos) tenía una parasitemia muy baja.

Los espectros recolectados del oído produjeron la predicción más precisa de infección en los sujetos independientes con una precisión del 92 % (N=24), una sensibilidad del 100 % (N=11) y una especificidad del 85 % (N=13). Comparativamente, la precisión, sensibilidad y especificidad de los espectros recogidos del dedo fue del 70 % (N=24), 72 (N=11) y 69 % (N=13), respectivamente, mientras que los espectros del brazo dieron como resultado una precisión predictiva del 72 % (N=24), sensibilidad del 59 % (N=11) y especificidad del 85 % (N=13).

Los autores concluyeron que su estudio de prueba de concepto proporciona información sobre la posible aplicación de NIRS y técnicas de aprendizaje automático para la vigilancia rápida, no invasiva y a gran escala de la malaria y potencialmente de otros patógenos humanos. El estudio fue publicado el 7 de diciembre de 2022 en la revista PNAS Nexus .

Enlaces relacionados:
Universidad de Queensland
Allied Scientific Pro
Hamamatsu Photonics

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