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Un microscopio con Inteligencia Artificial diagnostica por sí solo la malaria

Está conectado a un ordenador con un algoritmo de aprendizaje profundo que interpreta las imágenes


En busca de métodos para combatir el avance de la malaria, el laboratorio Intellectual Ventures en Seattle (EEUU) ha creado Autoscope, un microscopio automatizado con un 90 por ciento de exactitud en la detección de la malaria. Para ello está conectado a un ordenador portátil que ejecuta el algoritmo, utilizando aprendizaje profundo para interpretar las imágenes microscópicas. Así no se necesita de especialistas para realizar las pruebas, facilitando el proceso de forma mucho más rápida y exhaustiva. Por Patricia Pérez




El software utiliza aprendizaje profundo. Fuente: Intellectual Ventures Laboratory
El software utiliza aprendizaje profundo. Fuente: Intellectual Ventures Laboratory
En 2015 se detectaron 214 millones de nuevos casos de malaria en el mundo, contabilizándose 438.000 muertes, la mayoría de ellas en África subsahariana, según datos de la Organización Mundial de la Salud (OMS). Para frenarla se hace fundamental una detección adecuada, para evitar que personas que en realidad no la padecen tomen equivocadamente medicamentos contra esa enfermedad. Es lo que pasa en gran parte de los países africanos, donde la fiebre es un factor determinante para declarar un caso de malaria. Esto provoca el aumento de la resistencia a los tratamientos más recientes para combatirla.

Para trata de facilitar el diagnóstico se ha aplicado con éxito un programa de inteligencia artificial. Si hasta ahora uno de los métodos más utilizados es el análisis microscópico de una muestra de sangre para contabilizar los parásitos de malaria presentes, la tecnología permite agilizar el proceso con Autoscope, un microscopio automatizado que aporta un 90 por ciento de exactitud en la detección.

Charles Delahunt y su equipo del laboratorio Intellectual Ventures en Seattle, Estados Unidos, han creado el sistema con el apoyo de Bill y Melinda Gates, a través de la fundación Global Good. El objetivo de esta organización es hacer uso de avances tecnológicos que normalmente se reservan para actividades comerciales en el mundo desarrollado y ponerlos al servicio de algunos de los problemas más graves de la humanidad.

Según recoge la revista digital Technology Review, el Autoscope es una pequeña caja blanca de 38 centímetro de alto por 18 de ancho que encierra un microscopio conectado a un ordenador portátil que ejecuta el algoritmo, utilizando aprendizaje profundo para analizar las imágenes microscópicas. El software utiliza redes neuronales artificiales que imitan el cerebro para que el ordenador pueda reconocer patrones abstractos.

La herramienta se probó en la unidad de investigación Shoklo Malaria Research Unit (SMRU), en la frontera entre Tailandia y Birmania, entre diciembre de 2014 y enero de 2015. Precisamente es en esta zona donde se han registrado cepas de malaria resistentes a la artemisina, el tratamiento recomendado por la OMS para combatir los efectos de la enfermedad. Este hallazgo podría poner en riesgo la lucha para eliminar la malaria, lo que se traduciría en el resurgimiento de la enfermedad en muchos lugares y un problema de salud pública que causaría millones de muertes.

Cuantificar parásitos

El equipo de Delahunt entrenó el software con 120 muestras recogidas en diferentes partes del mundo, con y sin malaria. El sistema analiza características visuales como la forma, el color y la textura para calcular la probabilidad de que un elemento presente sea un parásito de la malaria. "Podría tener una amplia aplicabilidad, no sólo en la investigación y vigilancia de la resistencia a los tratamientos antimalaria, sino también en la práctica clínica", asegura Mehul Dhorda, quien ha trabajado en los ensayos con Autoscope aunque no fue autor de la investigación.

El diagnóstico actual se basa en la microscopia o bien en pruebas de diagnóstico rápido. Estas últimas son unas tiras reactivas similares al test de embarazo, en las que basta una gota de sangre para marcar en unos minutos el resultado, demostrando o descartando de manera segura la presencia en la sangre de los parásitos responsables de la malaria.

Se trata de una prueba barata que puede ser utilizada en entornos rurales y en comunidades con un limitado nivel de formación, aunque aun así su pequeño coste puede resultar prohibitivo en ciertos casos. Por el contrario, para realizar la primera prueba basta con que el centro de salud consiga un microscopio y algunos portaobjetos de vidrio, que se pueden reutilizar indefinidamente sin costes adicionales.

Otra desventaja de los test rápidos es que no “cuantifican” la malaria. Sólo detectan su presencia o ausencia, por lo que no son lo más apropiado para casos graves o resistentes a los fármacos. En esos casos es importante controlar la densidad de parásitos, de ahí que haya que contarlos.

Por otra parte, el problema de la microscopia que se utiliza actualmente para cuantificar los parásitos es que requiere especialistas muy preparados, y muchas zonas en riesgo tienen personal limitado o faltan recursos para formar a más. Sin embargo, cualquier persona puede utilizar Autoscope. "No somos tan buenos como los mejores especialistas, pero sí mejor que casi todos los microscopistas en este campo", subraya Delahunt, teniendo en cuenta los estándares de la OMS.

Mosquito de la malaria. Imagen: ArtsyBee. Fuente: Pixabay.
Mosquito de la malaria. Imagen: ArtsyBee. Fuente: Pixabay.
En camino

Con todo, la herramienta aún necesita superar ciertos obstáculos, como la necesidad de electricidad, pues de momento es inútil en zonas que carecen de la potencia adecuada. A ello se suma el escollo económico. Intellectual Ventures está buscando un socio comercial para tratar de reducir el coste de Autoscope de 4.000 a 1.500 dólares (unos 1.300 euros)

De momento el laboratorio dedicará este año a seguir realizado estudios de campo en otras zonas de Perú y el sudeste asiático, incluyendo algunas pruebas para casos resistentes a los medicamentos.


Patricia Pérez Corrales
Miércoles, 17 de Febrero 2016
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