T茅cnica de IA permite clasificar virus respiratorios

Nueva t茅cnica de aprendizaje profundo identifica virus respiratorios midiendo variaciones el茅ctricas cuando 茅stos pasan a trav茅s de nanoporos de silicio. El m茅todo podr铆a ser la base de una nueva prueba r谩pida de Covid-19.

Los esfuerzos por reducir el contagio del virus SARS-CoV-2, pat贸geno causante de pandemia de Covid-19, incluyen el dise帽o de pruebas r谩pidas y generales para detectar la presencia del nuevo coronavirus y distinguirlo de otros virus respiratorios.

Un nuevo sistema dise帽ado por cient铆ficos japoneses identifica los virus respiratorios mediante un algoritmo de aprendizaje autom谩tico, entrenado en los cambios que experimenta la corriente el茅ctrica que fluye a trav茅s de nanoporos de silicio.

La t茅cnica utiliza nanoporos de silicio lo suficientemente sensibles como para detectar un solo viri贸n cuando se combina con el algoritmo. Para ello se suspende una capa de nitruro de silicio de 50 nan贸metros (nm) en una oblea de silicio, y se a帽aden nanoporos de 300 nm de di谩metro. Cuando se aplica una corriente a la soluci贸n a cada lado de la oblea, los iones viajan a trav茅s de los nanoporos, en un proceso conocido como electroforesis.

El movimiento de estas part铆culas puede ser monitoreado por la corriente que generan. Cuando una part铆cula viral entra en un poro, bloquea el paso de algunos de los iones, lo que provoca una ca铆da de la corriente el茅ctrica. Cada inmersi贸n refleja las caracter铆sticas f铆sicas de la part铆cula, como el volumen, la carga superficial y la forma. Todos estos factores, combinados, permiten distinguir, y as铆 identificar a los distintos virus.

Con todo, la variaci贸n natural de las caracter铆sticas f铆sicas de las part铆culas de los virus ha sido un obst谩culo para la aplicaci贸n de este m茅todo. Sin embargo, el acoplamiento de los nanoporos con el aprendizaje autom谩tico basado en se帽ales de virus respiratorios conocidos permiti贸 al equipo elaborar una herramienta que supera tal impedimento.
“Al combinar la detecci贸n de nanoporos de una sola part铆cula con la inteligencia artificial, pudimos lograr una identificaci贸n muy precisa de m煤ltiples especies virales”, dijo el profesor Makusu Tsutsui, autor principal del estudio de ACS Sensors.

El sistema se prob贸 con el virus del SARS-CoV-2 y otros pat贸genos similares: virus sincitial respiratorio, adenovirus, gripe A y gripe B. Fue capaz de discriminar entre las formas de onda de la corriente el茅ctrica, lo cual es imposible para los humanos. Se realiz贸 con una precisi贸n muy alta, y es m谩s r谩pido que otras pruebas virales r谩pidas como la PCR y la detecci贸n basada en anticuerpos, y adem谩s no requiere reactivos costosos. “Este trabajo ayudar谩 a desarrollar un equipo de prueba de virus que supera los m茅todos de inspecci贸n viral convencionales”, dijo el profesor Tomoji Kawai.

Seg煤n los investigadores, los coronavirus son particularmente adecuados para esta herramienta debido a sus prote铆nas externas puntiagudas, que pueden permitir clasificar diferentes cepas por separado.

Ilustraci贸n: Lois Reed v铆a Unsplash


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