Técnica de IA permite clasificar virus respiratorios

Nueva técnica de aprendizaje profundo identifica virus respiratorios midiendo variaciones eléctricas cuando éstos pasan a través de nanoporos de silicio. El método podría ser la base de una nueva prueba rápida de Covid-19.

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

Un nuevo sistema dise√Īado por cient√≠ficos japoneses identifica los virus respiratorios mediante un algoritmo de aprendizaje autom√°tico, entrenado en los cambios que experimenta la corriente el√©ctrica que fluye a trav√©s de nanoporos de silicio.

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

El movimiento de estas partículas puede ser monitoreado por la corriente que generan. Cuando una partícula viral entra en un poro, bloquea el paso de algunos de los iones, lo que provoca una caída de la corriente eléctrica. Cada inmersión refleja las características físicas de la partícula, como el volumen, la carga superficial y la forma. Todos estos factores, combinados, permiten distinguir, y así identificar a los distintos virus.

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

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

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

Ilustración: Lois Reed vía Unsplash




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