Prueba en el punto de atención basada en IA cuantifica múltiples biomarcadores cardíacos

Las enfermedades cardiovasculares son una de las principales causas de muerte, responsables de casi 20 millones de fallecimientos anuales. La detección temprana del infarto de miocardio y la insuficiencia cardíaca depende de la medición rápida de biomarcadores cardíacos; sin embargo, las pruebas multiplexadas suelen estar limitadas a analizadores centralizados. Esto restringe el acceso en entornos descentralizados y donde el tiempo es un factor crítico. Un nuevo estudio demuestra que un sensor portátil con inteligencia artificial puede cuantificar rápidamente múltiples biomarcadores cardíacos en una sola prueba.

Investigadores de la UCLA han desarrollado una plataforma de ensayo de flujo vertical multiplexado de doble modo (xVFA) que mide tres biomarcadores cardíacos —troponina I (cTnI), CK-MB y NT-proBNP— en un formato compacto para diagnóstico en el punto de atención. El sistema integra dos modalidades ópticas complementarias, colorimetría y quimioluminiscencia, en un único cartucho de papel. El análisis basado en redes neuronales interpreta las señales multiplexadas para proporcionar resultados cuantitativos que faciliten la toma de decisiones clínicas rápidas.

El dispositivo utiliza 50 µL de suero cargados en el cartucho multiplexado, lo que permite su uso por personal médico con formación mínima. Tras los pasos del ensayo, el cartucho genera señales colorimétricas y quimioluminiscentes que son capturadas por un lector óptico portátil. La plataforma proporciona resultados cuantitativos para los tres biomarcadores en 23 minutos con una sola prueba.

La detección colorimétrica en el xVFA permite una cuantificación fiable a concentraciones elevadas de analito, mientras que la quimioluminiscencia ofrece una alta sensibilidad a niveles muy bajos. Al combinar estas modalidades, el ensayo logra una detección multiplexada precisa en rangos de concentración clínicamente relevantes y un rango dinámico más amplio que las pruebas rápidas convencionales. Según el estudio, este enfoque permite un rendimiento de cuantificación robusto, comparable al de los analizadores de laboratorio estándar.

Los investigadores validaron el sistema utilizando muestras de suero de pacientes, demostrando una gran concordancia con las mediciones de laboratorio convencionales. Se entrenaron modelos de redes neuronales y se sometieron a pruebas a ciegas para cuantificar cTnI, CK-MB y NT-proBNP, obteniendo un rendimiento consistente en esta evaluación.

El trabajo, publicado en Light: Science & Applications el 8 de abril de 2026 , describe cómo la combinación de biosensores multiplexados, instrumentación portátil y análisis basados en IA puede ayudar a conectar las pruebas centralizadas con las pruebas en el punto de atención.

“Nuestro objetivo era cerrar la brecha entre el diagnóstico de laboratorio centralizado y las pruebas en el punto de atención. Al combinar la detección óptica de modo dual con la IA, podemos lograr una detección de biomarcadores sensible y multiplexada utilizando una plataforma de diagnóstico compacta y accesible”, dijo Aydogan Ozcan, profesor titular de la UCLA y autor principal del estudio.

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