Aplicación de celular sirve de apoyo en el diagnóstico del paludismo

Durante un simposio internacional, se presentaron nuevas herramientas computacionales destinadas a la práctica médica

Por Diego Freire

Agência FAPESP – Con el objetivo de facilitar el diagnóstico del paludismo en áreas remotas del planeta, científicos de la Biblioteca Nacional de Medicina de Estados Unidos están desarrollando una aplicación destinada a teléfonos celulares inteligentes que se vale de un sistema automatizado para la detección y el conteo de parásitos de la enfermedad.

Esta tecnología se presentó en el marco del IEEE International Symposium on Computer-Based Medical Systems (CBMS), realizado en el mes de junio con el apoyo de la FAPESP, en el Instituto de Ciencias Matemáticas y Computación (ICMC), con sede en la localidad paulista de São Carlos, y en la Facultad de Medicina de Ribeirão Preto (FMRP), ambos dependientes de la Universidad de São Paulo (USP), en Brasil.

“El paludismo es una enfermedad curable, pero diagnósticos inadecuados y la resistencia a las drogas emergentes aún constituyen barreras que obstaculizan la disminución de la mortalidad. Es necesario desarrollar vacunas y controlar al mosquito transmisor, entre otras medidas, pero el desarrollo de un test de diagnóstico rápido y confiable es una de las formas más prometedoras de combate contra la enfermedad”, explicó Sameer Antani, de la Biblioteca Nacional de Medicina, vinculada a los National Institutes of Health (NIH).

Para ello, según sostuvo el investigador, fue necesaria la interacción entre profesionales de la salud, científicos de la computación e ingenieros.

“Del intercambio generado entre las necesidades clínicas derivadas del cuidado de la salud de la población en el campo e ingenieros y científicos de áreas vinculadas a la computación surgió este nuevo abordaje de combate contra la malaria, desarrollado para contemplar la demanda urgente de control de la enfermedad, pero de manera adaptada a la realidad del trabajo en áreas con necesidades sumamente particulares”, comentó.

Agma Traina, del ICMC y de la coordinación del CBMS, destacó que esta interacción ha generado aportes a la práctica médica; pero es necesario promover un mayor diálogo.

“La programación del CBMS apuntó a abordar distintas formas de integración entre la computación y la medicina en beneficio de la población, dos áreas que ya dialogan, a ejemplo de las diversas investigaciones y tecnologías presentadas en el transcurso del evento, pero que deben interactuar cada vez más. Por una parte, los científicos de la computación y los matemáticos deben conocer y comprender las necesidades de los profesionales de la salud en el diagnóstico y el tratamiento de las enfermedades; por otra, los médicos e investigadores del área deben visualizar el potencial que tiene la computación en carácter de auxiliar de su actuación.”

Para automatizar la detección y el conteo de parásitos del paludismo, informó Antani, el proyecto contó con el apoyo del Departamento de Salud y Servicios Humanos del país y con una colaboración de investigación entre la Mahidol University, de Tailandia, y la Oxford University, del Reino Unido, que juntas crearon la Mahidol Oxford Tropical Medicine Research Unit.

“¡Cuidado, parásito!”

El paludismo es causado por el parásito unicelular llamado Plasmodium, transmitido por la picadura de la hembra infectada del mosquito Anopheles. El diagnóstico de la enfermedad se realiza con la ayuda de análisis microscópicos que permiten detectar la presencia de parásitos en muestras de sangre.

De acuerdo con Antani, se examinan anualmente más de 170 millones de películas de sangre a tal fin, y el conteo de parásitos, a los efectos de definir si los casos diagnosticados son graves o no son complicados de acuerdo con la clasificación de la Organización Mundial de la Salud (OMS), generalmente se lleva a cabo manualmente.

“El conteo preciso de esos parásitos resulta fundamental para la concreción de un diagnóstico correcto de la enfermedad y para el éxito del tratamiento, ya que influye en la eficacia de las drogas, por ejemplo. No obstante, los diagnósticos microscópicos no están estandarizados y dependen mucho de la experiencia y la habilidad del microscopista”, evaluó.

Para el investigador, esto dificulta el diagnóstico y el control de la malaria en sitios con pocos recursos y alta incidencia de la enfermedad.

“Esta dificultad puede llevar a tomar decisiones equivocadas en el tratamiento. En los casos de falsos negativos, aparte de los daños obvios a la salud del individuo infectado, esto significa la necesidad de una nueva consulta, días de trabajo perdidos y recursos gastados innecesariamente. En tanto, en los casos de falsos positivos, el diagnóstico puede llevar al uso innecesario de medicamentos y al sufrimiento ocasionado por una serie de potenciales efectos colaterales, tales como náuseas, dolores abdominales, diarrea y complicaciones graves”, ponderó.

La solución que desarrollaron los investigadores automatiza la detección del parásito y su conteo a partir de frotis o extensiones de sangre, finas capas de sangre dispuestas sobre láminas de microscopía que se colorean de manera tal de permitir el examen de distintas células.

Antani explicó que el conteo automatizado de los parásitos posee una serie de ventajas si se lo compara con el método convencional.

“Aparte de suministrar una interpretación más segura, esta automatización disminuye costos y permite que se atiendan más pacientes en menos tiempo, facilitando así el trabajo de campo en áreas con mayor incidencia de la enfermedad.”

Este sistema funciona mediante la aplicación de métodos de aprendizaje de máquina, un campo de la inteligencia artificial en el cual se desarrollan algoritmos y técnicas que permiten que las computadoras aprendan determinados modelos con el objetivo de perfeccionar su desempeño en tareas específicas.

Con base en modelos de imágenes digitales adquiridas por aparatos de microscopía de luz convencionales, el software “aprende” la apariencia típica de los parásitos y los detecta en fotografías de frotis de sangre, realizando posteriormente su conteo y discriminando a las células infectadas.

Cuando se implementa esta tecnología en smartphones, se convierte en portátil y puede llevársela entonces al campo. Para Antani, el desarrollo del sistema puede beneficiar a poblaciones de distintas naciones que aún padecen la malaria, tal como es el caso de Brasil.

“El paludismo mata a más de 600 mil personas por año, la mayoría en África, donde muere un niño por minuto como víctima de esta enfermedad. Muchas de los que sobreviven terminan siendo acometidos por discapacidades neurológicas. Pero el paludismo es un problema global: son alrededor de 200 millones de casos en todo el mundo, Brasil inclusive. El desarrollo de una tecnología portátil de bajo costo y alta precisión para el diagnóstico de la enfermedad cuenta con un gran potencial para ayudar en el combate contra la enfermedad y en los esfuerzos en pos de su erradicación.”

De acuerdo con la OMS, Brasil ha reducido un 75% la cantidad de infecciones en su territorio desde 2000, pero la incidencia de la enfermedad sigue siendo alta, especialmente en la Amazonia: en 2013, el país registró 177.767 casos diagnosticados y 41 muertes como consecuencia de esta afección.

Tuberculosis

Antani también se refirió durante el CBMS al desarrollo de algoritmos avanzados para la detección automática de señales de tuberculosis pulmonar y otras enfermedades en radiografías de tórax, con el fin de simplificar el procedimiento y trasladarlo a áreas remotas del planeta donde se registra una escasez de radiólogos.

Esos algoritmos se aplican a unidades móviles de rayos X, fácilmente transportables a zonas rurales. El proyecto piloto de los investigadores se aplica a regiones del África donde existe prevalencia de infecciones pulmonares en pacientes portadores del virus VIH, especialmente en Kenia.

“Cuando el sistema recibe una radiografía de tórax, evalúa segmentos de áreas del pulmón mediante un método de optimización basado en un corte gráfico. Este método combina la información de la radiografía con atlas pulmonares personalizados derivados de modelos que se utilizaron en el entrenamiento del sistema en un conjunto de características de textura y forma que permite que la radiografía pueda calificarse como normal o anormal, mediante el empleo de un calificador binario”, explicó.

Según Antani, el sistema de diagnóstico con ayuda de la computadora tiene un desempeño que se acerca al de los expertos humanos, y puede ayudar en el combate contra la tuberculosis en áreas remotas.

“Si se compara el rendimiento del sistema con el de los radiólogos, la precisión del diagnóstico automatizado fue del 84%, lo que representa una gran esperanza para poblaciones que no cuentan con acceso fácil a estos técnicos y que son víctimas de la tuberculosis. Cuando la enfermedad no es diagnosticada y, por consiguiente, no se trata al paciente, los índices de mortalidad se elevan”, dijo.