Prueba clínica de anticuerpos detecta rápidamente incluso niveles bajos de infecciones parasitarias comunes

Las enfermedades tropicales desatendidas abarcan una variedad de afecciones que afectan a millones de personas en todo el mundo, principalmente en regiones empobrecidas, pero a menudo carecen del enfoque científico que requieren. La esquistosomiasis es una de esas enfermedades: una infección parasitaria crónica que afecta a aproximadamente 250 millones de personas en 78 países, especialmente en África y América Latina. Debido a la investigación limitada sobre la esquistosomiasis, los avances en las herramientas de diagnóstico y los tratamientos con frecuencia pasan a un segundo plano. Los diagnósticos existentes para la esquistosomiasis no identifican de manera consistente la infección en sus etapas iniciales o leves, y los análisis de sangre a menudo tienen dificultades para diferenciar entre infecciones activas y pasadas. Si no se diagnostica ni se trata, la esquistosomiasis puede provocar complicaciones graves que afecten la vejiga o el hígado. Los investigadores ahora han identificado métodos para detectar la esquistosomiasis cuando fallan otras pruebas menos sensibles, lo que permite un tratamiento más temprano que puede mejorar los resultados a largo plazo.

Los resultados de la investigación, publicados por el equipo de la Facultad de Medicina de la Universidad Emory (Atlanta, Georgia, EUA) en Science Translational Medicine, indican que existe potencial para desarrollar una prueba clínica de anticuerpos que pueda identificar de manera rápida y sencilla incluso niveles bajos de la infección. El estándar de oro tradicional para el diagnóstico es la visualización microscópica de los huevos del parásito esquistosoma, un proceso que puede requerir mucho trabajo y que puede pasar por alto infecciones. Al integrar su experiencia en enfermedades infecciosas con el análisis de datos biológicos, los investigadores idearon un método novedoso y previamente desconocido para diagnosticar la esquistosomiasis. Emplearon aprendizaje automático interpretable para distinguir a las personas con infecciones activas de aquellas con infecciones pasadas. Su plataforma de aprendizaje automático pudo identificar grupos de biomarcadores para la esquistosomiasis que proporcionaron información valiosa sobre la progresión de la enfermedad en pacientes específicos.

Al comparar individuos sanos con aquellos infectados en dos cohortes humanas de Brasil y Kenia, los investigadores descubrieron firmas no caracterizadas previamente de la enfermedad activa que pueden facilitar un diagnóstico más preciso. Según el equipo, basar el diagnóstico en las características de los grupos de anticuerpos en lugar de en la cantidad de un solo marcador mejorará la fiabilidad de la detección temprana de la enfermedad. En última instancia, los investigadores pretenden ampliar la prueba de anticuerpos lo suficiente como para que pueda reemplazar muchas técnicas de diagnóstico existentes y se pueda implementar de forma rápida y sencilla en las zonas rurales donde la esquistosomiasis es más común. Son optimistas en cuanto a que la colaboración entre la experiencia en enfermedades infecciosas y el análisis de datos asistido por máquinas puede contribuir significativamente a la salud pública.

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