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, patógeno causante de pandemia de Covid-19, incluyen el diseño de pruebas rápidas y generales para detectar la presencia del nuevo coronavirus y distinguirlo de otros virus respiratorios.

Un nuevo sistema diseñado por científicos japoneses identifica los virus respiratorios mediante un algoritmo de aprendizaje automático, entrenado en los cambios que experimenta la corriente eléctrica que fluye a través de nanoporos de silicio.

La técnica utiliza nanoporos de silicio lo suficientemente sensibles como para detectar un solo virión cuando se combina con el algoritmo. Para ello se suspende una capa de nitruro de silicio de 50 nanómetros (nm) en una oblea de silicio, y se añaden nanoporos de 300 nm de diámetro. Cuando se aplica una corriente a la solución a cada lado de la oblea, los iones viajan a través 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 variación natural de las características físicas de las partículas de los virus ha sido un obstáculo para la aplicación de este método. Sin embargo, el acoplamiento de los nanoporos con el aprendizaje automático basado en señales de virus respiratorios conocidos permitió al equipo elaborar una herramienta que supera tal impedimento.
“Al combinar la detección de nanoporos de una sola partícula con la inteligencia artificial, pudimos lograr una identificación muy precisa de múltiples especies virales”, dijo el profesor Makusu Tsutsui, autor principal del estudio de ACS Sensors.

El sistema se probó con el virus del SARS-CoV-2 y otros patógenos similares: virus sincitial respiratorio, adenovirus, gripe A y gripe B. Fue capaz de discriminar entre las formas de onda de la corriente eléctrica, lo cual es imposible para los humanos. Se realizó con una precisión muy alta, y es más rápido que otras pruebas virales rápidas como la PCR y la detección basada en anticuerpos, y además no requiere reactivos costosos. “Este trabajo ayudará a desarrollar un equipo de prueba de virus que supera los métodos de inspección viral convencionales”, dijo el profesor Tomoji Kawai.

Según los investigadores, los coronavirus son particularmente adecuados para esta herramienta debido a sus proteínas externas puntiagudas, que pueden permitir clasificar diferentes cepas por separado.

Ilustración: Lois Reed vía Unsplash


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