En todo el mundo, la artritis
es una enfermedad que afecta a millones de personas. Alrededor de 350 millones
de personas padece alguna forma de artritis, siendo las de mayor incidencia la
osteoartritis y la artritis reumatoide.
El diagnóstico temprano de
estas enfermedades sigue siendo un reto para la medicina, especialmente porque
ambas condiciones presentan síntomas en común. Tales como la inflamación, la
rigidez de las articulaciones y el dolor, pero los tratamientos para cada una
son totalmente distintos.
Por este motivo, el
diagnóstico temprano es crucial para distinguir entre estas enfermedades y
pueda brindarse un tratamiento certero y a tiempo. Debido a que se trata de una
preocupación constante, es que científicos del Instituto Coreano de Ciencia de
los Materiales (KIMS) y el Hospital St. Mary’s de Seúl.
Desarrollan un método que
diagnostica la artritis en tan solo 10 minutos
Científicos coreanos diseñaron
una herramienta que se basa en Inteligencia artificial y nanotecnología. La
cual es capaz de brindar resultados en tan solo 10 minutos. Su plataforma hace
uso de una técnica conocida como dispersión Raman mejorada por superficie
(SERS).
Este tiene como objetivo
analizar el líquido sinovial, que es mucho mejor debido a que refleja mejor el
estado articular que la sangre. El estudio se publicó en la revista científica
‘Small’, y los resultados son bastante prometedores.
Ya que ofreció más del 98% de
precisión en los diagnósticos de la enfermedad, más del 97% de sensibilidad y
hasta 100% de precisión a la hora de diferenciar entre los tipos de artritis.
Asimismo, es capaz de evaluar la severidad con la que se está presentando la
artritis reumatoide en un 98.1%.
¿Cómo funciona?
Esta tecnología gira en torno
a un sensor fabricado con estructuras de oro con forma de erizo y sobre una
lámina de papel absorbente. Funciona debido a que las nanopartículas aumentan
en gran medida la señal espectroscópica de los metabolitos presentes en el
líquido sinovial.
Para llevar a cabo el
diagnóstico, se necesitan solo 5 microlitros de muestra para obtener un
espectro Raman que caracteriza la composición química del líquido sinovial.
Después, procesa los datos por medio de algoritmos de aprendizaje automático.
Concretamente, un modelo de
máquina de vectores de soporte (SVM), que está entrenado para clasificar con
precisión los distintos tipos de artritis. Es sencillo de transportar y de bajo
coste, lo que lo convierte en una excelente opción para llevar un diagnóstico
certero a las comunidades más alejadas.
Este test no solo permite
identificar el tipo de enfermedad con precisión, sino que ayudará a entender
mejor los mecanismos que se asocian a cada tipo de artritis. Y los investigadores
creen que este enfoque podría extenderse a otras enfermedades metabólicas o
inflamatorias. BP
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