Prueba verde permite diagnósticos masivos y seguros sin emisiones ni residuos

Un grupo de expertos de la URJC ha integrado métodos de espectroscopia de infrarrojo cercano (NIRS) junto con aprendizaje automático (machine learning) para identificar virus activos en pequeñas muestras de suero.

Asimismo, cabe destacar que la técnica NIRS se considera una metodología analítica «verde», dado que no produce emisiones ni residuos.

Nueva técnica verde detecta virus en suero

Según José Gómez, “el potencial de esta estrategia va más allá que una simple ‘caja negra de diagnóstico’, ya que ha permitido identificar novedosos posibles biomarcadores del virus de la hepatitis C”.

El aumento en la frecuencia de epidemias y eventos pandémicos virales está ocurriendo debido al cambio global. La pandemia de la COVID-19 evidenció la urgencia de desarrollar métodos de diagnóstico que sean tanto rápidos como fiables, con el fin de asegurar un tratamiento inmediato para los infectados, así como prevenir el contagio y detener la transmisión.

Un equipo de científicos de la URJC ha centrado su trabajo en demostrar la viabilidad del uso de la espectroscopía de infrarrojo cercano (NIRS), combinada con métodos de inteligencia artificial, para identificar la presencia de virus en el suero de pacientes infectados. “Después de las lecciones aprendidas de la COVID-19, hemos desarrollado una estrategia contactless (sin contacto) que permite la detección masiva cuasi-instantánea de infecciones víricas en humanos. Utilizando únicamente una gota de suero por paciente, un espectrofotómetro de infrarrojo cercano y técnicas de machine learning, hemos conseguido distinguir las muestras que contienen virus activo”, comenta José Gómez, investigador del Instituto de Investigación en Cambio Global (IICG) de la URJC, quien ha liderado este estudio junto a Myriam Catalá, también investigadora del IICG.

Según Myriam Catalá, “la NIRS es una técnica analítica ‘verde’ que resulta muy segura tanto para el operador como para el medio ambiente, dado que no produce emisiones ni residuos. Esta técnica también se caracteriza por su rapidez extrema, permitiendo el análisis de cada muestra en solo unos segundos. Gracias a todas estas cualidades, se convierte en una opción coste-eficiente para el sector sanitario, lo que podría llevar a una reducción significativa en los costes de diagnóstico”.

En un estudio reciente, publicado en la revista Molecular and Biomolecular Spectroscopy, se llevó a cabo un análisis de 137 micromuestras de suero (70 microlitros) provenientes de 38 pacientes con hepatitis C, quienes se encontraban en diferentes etapas de la enfermedad. Las muestras fueron recolectadas del biobanco del Hospital Universitario de Alcorcón (HUFA), contando con la debida autorización del Comité de Ética.

Las micromuestras fueron sometidas a un examen en un espectrofotómetro de infrarrojo cercano, sin requerir manipulación adicional ni la incorporación de reactivos. Para obtener la huella molecular global de los sueros, se preprocesaron los complejos datos espectrales, que luego fueron analizados utilizando técnicas avanzadas de estadística y aprendizaje automático (machine learning).

Un artículo científico ha sido conducido por José Gómez y Myriam Catalá, quienes son investigadores en el Instituto de Investigación en Cambio Global de la URC. Este trabajo cuenta con la colaboración del grupo de Data Science and Signal Processing for Networks and Society, perteneciente a la Escuela de Ingeniería de Fuenlabrada (EIF). Además, se ha contado con la participación de Conrado Fernández, profesor en la Facultad de Ciencias de la Salud de la URJC y jefe del servicio de digestivo en el Hospital de Alcorcón (HUFA). También han contribuido a esta investigación el servicio de bioquímica clínica y el biobanco del mismo hospital.

Los hallazgos obtenidos facilitarán la formulación de estudios preclínicos más amplios, que incluirán un mayor número de muestras y pacientes, con el propósito de validar las características de la huella molecular global en sueros infectados por el virus de la hepatitis C activa. Además, se podrá llevar a cabo un análisis más exhaustivo de los biomarcadores identificados. Asimismo, se abre la posibilidad de investigar otras enfermedades virales y buscar patrones específicos para cada una dentro de la compleja huella molecular NIRS.reda

“Dado el número masivo de datos, el uso de técnicas de inteligencia artificial se hace imprescindible. En unos años sería posible el paso a los estudios clínicos definitivos, necesarios para la aplicación clínica de esta novedosa estrategia diagnóstica segura, verde y contactless”, concluye Myriam Catalá.