Utilizamos cookies para comprender de qué manera utiliza nuestro sitio y para mejorar su experiencia. Esto incluye personalizar el contenido y la publicidad. Para más información, Haga clic. Si continua usando nuestro sitio, consideraremos que acepta que utilicemos cookies. Política de cookies.

Presenta Sitios para socios Información LinkXpress hp
Ingresar
Publique su anuncio con nosotros
RANDOX LABORATORIES

Deascargar La Aplicación Móvil




Método de luz láser utiliza imágenes asistidas por IA para identificar bacterias en fluidos

Por el equipo editorial de LabMedica en español
Actualizado el 08 Mar 2023
Imagen: Detalles de los puntos impresos en un portaobjetos recubiert de oro (Fotografía cortesía de la Universidad de Stanford)
Imagen: Detalles de los puntos impresos en un portaobjetos recubiert de oro (Fotografía cortesía de la Universidad de Stanford)

Las técnicas de cultivo tradicionales comúnmente utilizadas a menudo requieren varias horas o incluso días para completarse. Ahora, un enfoque revolucionario promete ofrecer análisis microbianos más rápidos, más precisos y rentables de casi cualquier fluido que se desee analizar en busca de microbios en un instante.

Científicos de la Universidad de Stanford (Stanford, CA, EUA) crearon una adaptación innovadora de la tecnología en una antigua impresora de inyección de tinta y la combinaron con imágenes asistidas por IA para desarrollar una forma más rápida y económica de detectar bacterias en la sangre, aguas residuales y más. El método consiste en hacer brillar un láser sobre una gota de sangre, moco o aguas residuales, y luego usar la luz que se refleja para identificar positivamente bacterias en la muestra. La nueva prueba se puede realizar en cuestión de minutos y ofrece la esperanza de una detección rápida y mejorada de infecciones, una utilización más eficaz de antibióticos, productos alimenticios más seguros, vigilancia ambiental mejorada y procesos de desarrollo de fármacos más rápidos.

La novedad de este descubrimiento no radica en el hecho de que las bacterias posean huellas espectrales únicas, algo que se ha establecido durante años, sino en cómo el equipo de investigación ha logrado extraer estos espectros en medio de la cegadora matriz de luz que emana de cada muestra. Un solo mililitro de sangre puede contener miles de millones de células, de las cuales solo una pequeña fracción puede ser microbios. Por lo tanto, el desafío fue identificar una forma de distinguir y amplificar exclusivamente la luz que emana únicamente de las bacterias. El equipo siguió diferentes métodos científicos, combinando una tecnología informática de décadas de antigüedad, la impresora de inyección de tinta, con dos de las tecnologías más avanzadas de nuestros tiempos, la inteligencia artificial y las nanopartículas.

Los investigadores encontraron una solución a las dificultades de manipular muestras biológicas modificando la impresora para que utilice pulsos acústicos con el fin de poner las muestras en papel. Este método da como resultado que cada punto de sangre impreso tenga un volumen de solo dos billonésimas de litro, lo que los hace increíblemente pequeños, más de mil millones de veces más pequeños que una gota de lluvia. Debido a su pequeño tamaño, estas gotitas pueden contener solo unas pocas docenas de células. Para mejorar el proceso de detección de bacterias, los investigadores infundieron las muestras con nanovarillas de oro, que actúan como antenas que atraen la luz láser hacia cualquier bacteria presente y amplifican la señal hasta 1.500 veces su fuerza original. Con el aislamiento y la amplificación apropiados, los espectros bacterianos se destacan claramente para la identificación. Los investigadores también utilizaron el aprendizaje automático para analizar los espectros de cada punto impreso e identificar cualquier firma reveladora de bacterias en la muestra.

“Podemos descubrir no solo que hay bacterias presentes, sino específicamente qué bacterias están en la muestra: E. coli, Staphylococcus, Streptococcus, Salmonella, ántrax y más”, dijo Jennifer Dionne, profesora asociada de ciencia e ingeniería de materiales y, por cortesía, de radiología de la Universidad de Stanford. “Cada microbio tiene su propia huella óptica única. Es como el código genético y proteómico garabateado a la luz”.

Enlaces relacionados:
Universidad Stanford

Miembro Oro
Neonatal Heel Incision Device
Tenderfoot
Software de laboratorio
Acusera 24•7
LAIR2 Antibody Pair Set
LAIR2 Antibody Pair [Biotin]
Benchtop Thermomixer
Biometra TS1 ThermoShaker

Canales

Diagnóstico Molecular

ver canal
Resumen del estudio y de los hallazgos: A) Varias vesículas extracelulares (VE) de origen cerebral atraviesan la barrera hematoencefálica y llegan a la circulación. B) Diferentes VE transportan distintas cargas de ARN. B) El ARN de las VE se ve alterado, mostrando una regulación al alza (verde) o a la baja (rojo) en la enfermedad de Alzheimer (Gonzalez-Kozlova, E., et al., Nature Communications (2026). doi.org/10.1038/s41467-026-74541-8)

Prueba sanguínea de ARN podría permitir diagnóstico más temprano de Alzheimer

Se estima que la enfermedad de Alzheimer afecta a 55 millones de personas en todo el mundo y sigue siendo difícil de diagnosticar en una etapa temprana. Los estudios diagnósticos pueden complicarse... Más

Hematología

ver canal
Imagen: La serie XR de próxima generación de Sysmex America, una solución de hematología diseñada para ayudar a los laboratorios ocupados a ofrecer resultados rápidos y confiables mientras mantienen flujos de trabajo eficientes (Fotografía cortesía de Sysmex America)

Plataforma hematológica de nueva generación agiliza flujos de trabajo en laboratorios complejos

Sysmex America (Chicago, IL, EE. UU.) ha presentado la nueva generación de la serie XR, centrada en el módulo de hematología automatizada XR-10 para laboratorios de alta complejidad. La plataforma se basa... Más

Inmunología

ver canal
Imagen: El estudio evaluó el perfil de anticuerpos del SARS-CoV-2, específicamente los títulos contra las proteínas pico (S) y nucleocápside (N), como herramienta para caracterizar el COVID prolongado (Crédito de la imagen: iStock)

Los perfiles de anticuerpos ofrecen pistas sobre la gravedad y los síntomas del COVID prolongado

Los síntomas persistentes tras la COVID-19 aguda afectan a millones de personas, provocando fatiga, problemas respiratorios y déficits cognitivos difíciles de cuantificar con las pruebas... Más

Patología

ver canal
Imagen: El nuevo sistema de IA clasifica 102 subtipos moleculares de tumores del SNC a partir de secciones histológicas digitalizadas y teñidas de forma rutinaria (Crédito de la imagen: iStock)

Herramienta de IA acelera la clasificación de tumores cerebrales a partir de histología rutinaria

La clasificación precisa de los tumores cerebrales y de la médula espinal depende cada vez más del perfil molecular junto con la histología, pero el acceso a estas pruebas sigue... Más

Tecnología

ver canal
Imagen: el panel combina diagnósticos basados ​​en biomarcadores con algoritmos digitales avanzados para permitir una evaluación no invasiva utilizando datos clínicos disponibles de forma rutinaria (Fotografía cortesía de Adobe Stock)

Panel de algoritmos ayuda a evaluar la fibrosis hepática y vigilar el cáncer de hígado

La enfermedad hepática crónica es común y suele progresar de forma silenciosa, lo que aumenta el riesgo de cirrosis y carcinoma hepatocelular cuando no se detecta de manera temprana.... Más
Copyright © 2000-2026 Globetech Media. All rights reserved.