Prueba no basada en ADN con IA identifica infecciones virales

Por el equipo editorial de LabMedica en español
Actualizado el 12 Jun 2025

Imagen: estructura del virus del herpes, el módulo de nanoporo y su forma de onda (Hashida et al., PNAS Nexus (2025), doi.org/10.1093/pnasnexus/pgaf161)

La confirmación de infecciones virales suele implicar pruebas de secuenciación de ADN, que tardan horas y pueden no estar disponibles in situ. Además, estas pruebas no pueden diferenciar entre partículas virales vivas e inactivas. Ahora, un nuevo método de diagnóstico puede detectar rápidamente virus viables en cuestión de minutos, ofreciendo una alternativa más rápida y con mayor información.

Esta innovadora herramienta fue creada por investigadores de la Universidad de Osaka (Osaka, Japón) combinando tecnología de detección de nanoporos con inteligencia artificial (IA) para distinguir partículas virales según su conductividad eléctrica. Este enfoque elimina la necesidad de pruebas de ADN y permite determinar si un virus está activo, una información crucial para un tratamiento oportuno. El sistema funciona impulsando partículas virales individuales a través de un nanoporo y midiendo sus formas de onda de conductividad eléctrica únicas. Estas formas de onda se ven influenciadas por el tamaño, la carga superficial y la estructura molecular de la partícula. El modelo de IA analiza estas señales para identificar con precisión el virus, incluso distinguiendo entre virus estrechamente relacionados dentro de la misma familia.

Para evaluar su precisión, los investigadores probaron el sistema en virus del herpes que infectan el ojo, patógenos que se sabe que causan ceguera si no se tratan. Se analizaron muestras de fluido del humor acuoso del ojo utilizando tanto la PCR tradicional como el nuevo método de nanoporos de IA. Según los hallazgos publicados en PNAS Nexus, el método de nanoporos de IA logró una sensibilidad del 100 % y una especificidad del 71,4 %. Cuando se optimizaron las condiciones, la especificidad aumentó a más del 90 %. Esta tecnología muestra un gran potencial para mejorar el diagnóstico viral, especialmente en entornos sensibles al tiempo o con recursos limitados. Al identificar infecciones activas rápidamente y sin la necesidad de secuenciación genética, el método podría ayudar a los médicos a tomar decisiones de tratamiento más rápidas e informadas, no solo para infecciones oculares, sino posiblemente para una amplia gama de enfermedades virales.