Nuevo y mejorado método de detección del SARS-CoV-2 mediante espectroscopia Raman y aprendizaje automático
Una técnica no invasiva y sin reactivos para la detección eficaz de COVID-19
El nuevo coronavirus, o SARS-CoV-2, causante del altamente contagioso COVID-19, ha infectado a millones de personas en todo el mundo. La propagación mundial de esta pandemia mortal ha desencadenado una amplia investigación sobre el control de la infección. Sin embargo, el control de la propagación del COVID-19 es un reto por muchas razones.
Modelo de aprendizaje automático que discrimina entre sobrenadantes de saliva COVID negativos y positivos.
Ember et al., doi 10.1117/1.JBO.27.2.025002
Los investigadores desarrollan una técnica no invasiva y sin reactivos para detectar el COVID-19 en muestras de saliva mediante espectroscopia Raman y aprendizaje automático.
Ember et al., doi 10.1117/1.JBO.27.2.025002
Algunos pacientes muestran una variedad de síntomas inespecíficos que van desde dolores de cabeza hasta tos. Sin embargo, muchos pacientes con COVID-19 permanecen sin síntomas incluso después de infectarse, pero todavía pueden tener el potencial de infectar a otros. Esto dificulta el triaje y el diagnóstico inicial. Y aunque las técnicas de reacción en cadena de la polimerasa de transcripción inversa (RT-PCR) son actualmente el estándar de oro, tienen ciertas limitaciones.
La RT-PCR implica el transporte de muestras a un laboratorio clínico para su análisis, lo que plantea dificultades logísticas. También requiere el uso de reactivos, que pueden escasear y ser menos eficaces cuando el virus muta. Además, las pruebas RT-PCR pueden llevar mucho tiempo y ser menos sensibles en individuos asintomáticos, lo que las hace inviables para un cribado rápido generalizado.
Por ello, los investigadores biomédicos están tratando de idear nuevos métodos para detectar mejor las infecciones por COVID-19 en los puntos de atención, sin necesidad de enviar muestras para su análisis. Recientemente, investigadores de Canadá han desarrollado una de estas técnicas utilizando muestras de saliva. A diferencia de los hisopos nasofaríngeos, la toma de muestras de saliva es más segura y no invasiva. En su artículo publicado en el Journal of Biomedical Optics, describen una nueva técnica de detección sin reactivos que se basa en el aprendizaje automático (ML) y la espectroscopia Raman basada en láser.
Los investigadores utilizan habitualmente la espectroscopia Raman para determinar la composición molecular de las muestras. En pocas palabras, las moléculas dispersan los fotones incidentes (partículas de luz) de una manera única que depende de las estructuras químicas y los enlaces subyacentes. Los investigadores pueden detectar e identificar las moléculas basándose en su "huella" o espectro Raman característico, que se obtiene al iluminar las muestras y medir la luz dispersa.
COVID-19 puede provocar cambios químicos en la composición de la saliva. Sobre la base de estos conocimientos, el equipo de investigación analizó 33 muestras positivas a COVID-19 que fueron emparejadas clínicamente con un subconjunto de un total de 513 muestras de saliva negativas a COVID-19 recogidas en la clínica de análisis de COVID-19 de Pointe-Saint-Charles, en Quebec (Canadá). A continuación, los espectros Raman obtenidos se entrenaron con modelos de aprendizaje de instancias múltiples, en lugar de los convencionales.
El autor principal, Frédéric Leblond, con cargos en la Polytechnique Montréal, el Centre de recherche du Centre hospitalier de l'Université de Montréal y el Institut du cancer de Montréal (Canadá), lo explica de forma más sencilla: "Nuestro método de aprendizaje automático utiliza la información de cada espectro Raman individual. No utiliza datos promediados, por lo que puede integrar más información de las muestras de saliva para dar un resultado muy preciso".
Los resultados de este método indican una precisión de alrededor del 80 por ciento, y los investigadores descubrieron que tener en cuenta el sexo al nacer era importante para lograr esta precisión. Aunque la composición de la saliva se ve afectada por la hora del día, así como por la edad del sujeto de la prueba y otras condiciones de salud subyacentes, esta técnica puede resultar una gran candidata para la detección de COVID-19 en el mundo real.
Katherine Ember, investigadora postdoctoral de la Polytechnique Montréal (Canadá) y primera autora del estudio, resume: "Nuestro enfoque sin etiquetas supera muchas limitaciones de las pruebas RT-PCR. Estamos trabajando para comercializarlo como un sistema más rápido, robusto y de bajo coste, con una precisión potencialmente mayor. Podría integrarse fácilmente con los actuales flujos de trabajo de detección viral, adaptarse a nuevos virus e infecciones bacterianas, así como tener en cuenta las variables de confusión mediante nuevos enfoques de aprendizaje automático. Paralelamente, estamos trabajando para reducir aún más el tiempo de las pruebas utilizando superficies metálicas nanoestructuradas para contener la muestra de saliva".
Estos descubrimientos pueden facilitar una mejor detección de COVID-19, además de allanar el camino a nuevas herramientas para otras enfermedades infecciosas.
Nota: Este artículo ha sido traducido utilizando un sistema informático sin intervención humana. LUMITOS ofrece estas traducciones automáticas para presentar una gama más amplia de noticias de actualidad. Como este artículo ha sido traducido con traducción automática, es posible que contenga errores de vocabulario, sintaxis o gramática. El artículo original en Inglés se puede encontrar aquí.
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