El trabajo, dado a conocer este lunes, publicado en la revista científica 'PLOS Neglected Tropical Diseases', contó también con la participación de la Universidad Mayor de San Simón de Bolivia, el Ciber y la Fundación Mundo Sano. Además, los modelos de IA generados "se ponen a disposición de la comunidad científica en formato abierto", informó el Ministerio de Ciencia.

La enfermedad de Chagas, causada por el parásito 'Trypanosoma cruzi', afecta a unos ocho millones de personas en el mundo, principalmente en América Latina. Su diagnóstico durante la fase aguda requiere habitualmente la observación microscópica de muestras biológicas por parte de personal especializado, una capacidad que no siempre está disponible en las zonas más afectadas.

Para superar esta limitación, los investigadores desarrollaron un sistema portátil que conecta la cámara de un teléfono móvil a un microscopio óptico mediante un adaptador impreso en 3D. La IA se ejecuta directamente en el dispositivo, sin necesidad de conexión a internet ni de equipamiento adicional costoso.

La investigadora principal del proyecto en el IscIII, María Flores-Chávez, destacó que la combinación de parasitología, microscopía, ingeniería e IA ha permitido "reinventar el uso de una herramienta tan clásica como el microscopio" y acercar nuevas soluciones diagnósticas a los lugares donde más se necesitan.

Para entrenar y validar el modelo, los científicos utilizaron muestras humanas de sangre y líquido cefalorraquídeo procedentes de Bolivia, además de muestras de modelos animales. El sistema alcanzó una precisión cercana al 86% en muestras humanas y fue capaz de analizar cada imagen en unos 350 milisegundos.

En una prueba piloto de laboratorio, la herramienta detectó más del 96% de los parásitos presentes en las muestras, una sensibilidad que, según los investigadores, la convierte en una opción especialmente útil como método de cribado, aunque la validación final del diagnóstico sigue correspondiendo al especialista.

MICROSCOPIO CONVENCIONAL

La responsable del proyecto en SpotLab, Lin Lin, señaló que el análisis puede realizarse "directamente en un teléfono móvil conectado a un microscopio convencional, sin necesidad de conexión a internet ni de equipamiento costoso", lo que facilita el acceso al diagnóstico en cualquier parte del mundo.

Los investigadores destacaron además que el diseño modular de la tecnología permitirá adaptarla en el futuro a la detección de otros parásitos y enfermedades tropicales desatendidas.

La investigación recibió financiación de la Unión Europea a través del programa H2020, de la Fundación Bill y Melinda Gates, de la Comunidad de Madrid, del Ministerio de Ciencia, Innovación y Universidades y de los fondos NextGenerationEU.