La investigación, publicada en la revista científica 'Journal of Fungi', está liderada por Ana Alastruey, del Laboratorio de Referencia en Micología del Centro Nacional de Microbiología del ISCIII.

El hongo 'Cryptococcus neoformans' es uno de los patógenos clasificados como críticos por la Organización Mundial de la Salud (OMS) y es el causante de miles de fallecimientos al año al ser la principal causa de meningitis en personas inmunodeprimidas, como los pacientes que viven con el VIH.

El algoritmo de inteligencia artificial descrito en este estudio, integrado en una aplicación (app) disponible en un dispositivo móvil, interpreta automáticamente de forma objetiva y en tiempo real los resultados de la prueba rápida para diagnosticar la criptococosis, lo que puede ser muy útil en servicios hospitalarios.

El sistema se puede instalar desde los servicios comunes de aplicaciones en cualquier teléfono móvil. La app está conectada a una plataforma web, donde todos los resultados se pueden almacenar de forma segura junto con imágenes de las pruebas rápidas.

Este sistema permite la identificación de casos, el control de calidad y la vigilancia y seguimiento a tiempo real, además de facilitar la estimación de carga de enfermedad y la revisión de grandes estudios epidemiológicos. "Además, la herramienta elimina la necesidad de un análisis retrospectivo de los registros de laboratorio y proporciona una metodología válida para procesos de control de calidad", destacó Instituto de Salud Carlos III.

Los autores del trabajo señalan que "el ensayo de flujo lateral del antígeno criptocócico (CrAg) ha demostrado un excelente rendimiento en el diagnóstico de la criptococosis", y que es particularmente útil en entornos con recursos limitados donde las pruebas de laboratorio pueden no estar fácilmente disponibles.

Según los autores de la investigación, se ha demostrado que "este sistema ofrece un excelente rendimiento para predecir la interpretación cualitativa de la prueba rápida, y confirma su potencial para predecir la concentración de antígeno basándose únicamente en una fotografía de los resultados del test".

“El sistema está conectado a una plataforma web en la nube para facilitar el manejo de la información, permite la identificación de casos, el control de calidad y la monitorización en tiempo real, lo que mejorará el diagnóstico de la infección y su tratamiento”, explicó la investigadora Ana Alastruey.

La investigación, coordinada desde el ISCIII, se ha realizado en colaboración con un empresa 'spin off' española Spotlab que se dedica a la inteligencia artificial, con la ONG Global Action for Fungal Infections, la única que se dedica a la enfermedad fúngica impulsando el acceso a su diagnóstico y tratamiento, y con otra ONG radicada en Guatemala, dedicada a las personas que viven con el VIH (ASI).