La malaria es una enfermedad infecciosa transmitida por picaduras de mosquito y causada por parásitos del género Plasmòdium. La Organización Mundial de la Salud estima que el 2022 ha habido 249 millones de casos en todo el mundo, el 93% ubicados en la región africana, que también contabilizó el 95% de las defunciones. En el mismo informe también se alertaba de que el cambio climático y la globalización está provocando una expansión del mosquito a nuevas áreas que cuentan con poca preparación y recursos para hacerle frente. Al margen de los problemas derivados de la enfermedad, actualmente el método de diagnóstico de ésta es la visualización de los parásitos por parte de una persona experta, en un microscopio óptico, de muestras de sangre. Es un procedimiento manual, largo y repetitivo, que, sumado a la falta de personal técnico de laboratorio e instrumentos, provoca un grave infradiagnóstico. Hasta ahora, cualquier paso para automatizar el proceso aumentaba exponencialmente su coste, que complicaba su implementación en países con pocos recursos sanitarios. 

En nuestro compromiso de mejorar la salud de las personas más vulnerables, hemos impulsado el proyecto iMAGING con un equipo multidisciplinar formado por el Servicio de Microbiología del Hospital Universitario Vall d'Hebron, el Grupo de Investigación de Microbiología del Vall Hebron Instituto de Investigación (VHIR), la Universitat Politècnica de Catalunya – Barcelona Tech (UPC) y Probitas. 

El nuevo método diagnóstico para la malaria es un sistema creado a partir de inteligencia artificial que combina una aplicación de móvil con un microscopio robotizado de bajo coste. El diseño se ha ideado para que sea un método útil y efectivo en países con pocos recursos, que es donde esta enfermedad es endémica.  

La prueba piloto se ha desarrollado en el laboratorio de Microbiología del Centro de Salud Internacional Vall d’Hebron Drassanes y con los grupos de investigación en Biología Computacional y Sistemas Complejos (BIOCOM-UPC), de Procesamiento de Imagen y Video (GPI) y de Tecnologías de Bases de datos y Gestión de la Información (DTMI) de la UPC.  

La descripción del primer prototipo de iMAGING se ha publicado en la revista científica Frontiers in Microbiology. El sistema ha demostrado una fiabilidad de más del 90%. El próximo paso será la evaluación de las pruebas piloto en el laboratorio de Drassanes y sobre el terreno. 

Un microscopio automático controlado por Bluetooth 

La app iMAGING, es una aplicación para el móvil que usa la inteligencia artificial para procesar las imágenes digitales de las muestras de sangre, y así, determinar si hay o no infección. En caso positivo, también determina la densidad y el estadio de la infección parasitaria. Para captar las imágenes se ha creado un microscopio robotizado a partir de un microscopio óptico con piezas creadas con impresión 3D, lo cual abarata su coste. 

La app se conecta vía Bluetooth al microscopio y controla los movimientos y el enfoque para analizar automáticamente la muestra y conseguir las imágenes necesarias para el diagnóstico. El personal técnico solo tiene que preparar las muestras, cosa que reduce su carga de trabajo y la posibilidad de errores. 

El prototipo se ha entrenado con más de 2.500 imágenes y ha conseguido una fiabilidad de más del 96% en muestras con densidad alta y del 94% con densidad baja. Los impulsores han coincidido a señalar que “si es exitoso, puede abrir la puerta a adaptarse a Enfermedades Tropicales Desatendidas”. 

El próximo objetivo es seguir entrenando la inteligencia artificial para introducir mejoras tales como la diferenciación entre las cinco diferentes especies de parásitos que provocan la patología. Esto permitirá personalizar mucho más el tratamiento, mejorando la efectividad. Este sistema tiene el apoyo de la Organización Mundial de la Salud dentro de su iniciativa para el diagnóstico a través de la imagen digital de hemoparásitos en países de baja y media renta.