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

Deascargar La Aplicación Móvil




Tecnología diagnóstica analiza rápidamente biofluidos utilizando una sola gota

Por el equipo editorial de LabMedica en español
Actualizado el 06 Dec 2025
Imagen: la innovadora tecnología de diagnóstico analiza el proceso de secado completo de una gota de sangre mediante aprendizaje automático (fotografía cortesía de Anusuya Pal/Universidad de Tokio)
Imagen: la innovadora tecnología de diagnóstico analiza el proceso de secado completo de una gota de sangre mediante aprendizaje automático (fotografía cortesía de Anusuya Pal/Universidad de Tokio)

El diagnóstico de enfermedades suele requerir la extracción de mililitros de sangre en clínicas, dependiendo de las agujas, la infraestructura del laboratorio y el personal capacitado. Este proceso suele ser tedioso, consume muchos recursos y es inaccesible en muchas regiones. Los flujos de trabajo actuales pasan por alto la valiosa información diagnóstica inherente a los cambios físicos que experimentan los biofluidos al secarse. Ahora, investigadores han desarrollado un sistema automatizado de imágenes y aprendizaje automático que analiza cómo se secan las diminutas gotas de sangre y otros fluidos para distinguir las muestras normales de las anormales.

El sistema automatizado, desarrollado por investigadores de la Universidad de Tokio (Tokio, Japón), reduce la dependencia de la flebotomía tradicional y de consumibles costosos mediante el uso de imágenes microscópicas para observar el secado de las gotas de biofluido en tiempo real. Elimina la necesidad de equipo de diagnóstico especializado mediante un sencillo microscopio de campo claro con un objetivo de 4x y una cámara digital.

Durante el proceso de secado, las gotas experimentan cambios de forma y una evolución de patrones internos impulsados por el movimiento de proteínas, células y otras biomoléculas. Estos cambios estructurales dinámicos se capturan fotograma a fotograma y luego son interpretados por un algoritmo de aprendizaje automático entrenado para identificar anomalías asociadas a enfermedades. Dado que el método se basa en comportamientos de secado naturales, también puede analizar saliva y orina sin herramientas adicionales.

El equipo de investigación demostró que las imágenes de gotas que evolucionan en el tiempo proporcionan información diagnóstica más completa que el simple examen del patrón final seco. Sus modelos de aprendizaje automático distinguieron con precisión muestras de biofluidos sanos de anormales en diversas afecciones, como diabetes, influenza y malaria. En experimentos de validación, publicados en Science Advances, los investigadores confirmaron que el perfil de secado en tiempo real presenta una firma única de la composición del fluido.

Este trabajo de prueba de concepto demuestra cómo la imagenología basada en secado puede servir como una plataforma de diagnóstico rápida y económica, ideal para su implementación global, especialmente en entornos de bajos recursos. Al utilizar pequeñas gotas en lugar de extracciones de sangre venosa, el método permite un cribado más amplio, mejora la accesibilidad y reduce el desperdicio médico. Los investigadores visualizan un dispositivo portátil o un flujo de trabajo móvil que podría ampliar la información de laboratorio a poblaciones sin acceso a las pruebas tradicionales. El trabajo futuro busca transformar el sistema en una herramienta práctica de cribado sanitario en el punto de atención.

“Esta herramienta podría agilizar, hacer más asequible y accesible el monitoreo de la salud, especialmente en comunidades con acceso limitado a pruebas de laboratorio. En definitiva, nuestro objetivo es llevar la información de laboratorio al punto de atención, facilitando la detección temprana y la atención médica preventiva para todos”, afirmó Amalesh Gope, coautor del estudio.

Enlace relacionado
Universidad de Tokio

Miembro Platino
Analizador de coagulación automatizado
Hemolumi H6
New
Miembro Oro
CONTROL DE LA PREECLAMPSIA
Acusera Pre-Eclampsia Control
New
Miembro Oro
Analizador de la función plaquetaria
PL-12
Automated Clinical Chemistry Analyzer
Envoy 500+

Canales

Química Clínica

ver canal
Imagen: El enfoque respalda el diagnóstico de infarto de miocardio en entornos con recursos limitados al reducir los retrasos entre la sospecha clínica y la confirmación bioquímica (Crédito de la imagen: Adobe Stock)

Ensayo portátil de troponina acerca el diagnóstico del infarto a los pacientes

La confirmación oportuna del infarto de miocardio a menudo depende de pruebas de laboratorio que pueden no estar disponibles de inmediato en el punto de atención. Esta brecha entre la sospecha... Más

Diagnóstico Molecular

ver canal
Imagen: La plataforma analiza el ADN libre de células en la sangre, buscando cantidades diminutas de fragmentos derivados de tumores entre el ADN de fondo (Crédito de la imagen: Adobe Stock)

Prueba de sangre podría acelerar diagnóstico de linfoma en entornos con recursos limitados

El linfoma puede ser difícil de distinguir de las infecciones y las afecciones benignas, mientras que el diagnóstico definitivo a menudo depende de la obtención quirúrgica de... Más

Microbiología

ver canal
Imagen: Un innovador programa a nivel de condado en Taiwán combina pruebas de detección basadas en el riesgo con atención comunitaria descentralizada para mejorar la detección y el tratamiento de la hepatitis C (Crédito de la imagen: iStock)

Cribado de precisión ayuda a cerrar brechas en diagnóstico y tratamiento de hepatitis C

La hepatitis C sigue siendo una de las principales causas de cirrosis y cáncer de hígado, pero muchas infecciones no se diagnostican ni se tratan porque los sistemas de salud no llegan a... 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.