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Cuando el inmun\u00f3logo brasile\u00f1o Helder Nakaya visit\u00f3 el Instituto Evandro Chagas, en la ciudad de Bel\u00e9m (estado de Par\u00e1, Brasil), en 2017, hab\u00eda una conmoci\u00f3n porque uno de los mejores microscopistas de la entidad se iba a jubilar por entonces. De ese modo, gran parte de aquel conocimiento que permit\u00eda identificar r\u00e1pidamente y con precisi\u00f3n cepas del protozoo Leishmania se perder\u00eda.<\/p>\n
\u201cMe intrig\u00f3 ese desperdicio de toda esa capacidad acumulada durante d\u00e9cadas. Fue entonces que empezamos a investigar e intentar entrenar a la computadora con la sabidur\u00eda del profesional para actuar en la identificaci\u00f3n de microorganismos y a bajo costo\u201d, le explica Nakaya a Agencia FAPESP.<\/p>\n
Cinco a\u00f1os despu\u00e9s, un grupo de investigadores, bajo la coordinaci\u00f3n de Nakaya y del cient\u00edfico Mauro C\u00e9sar Cafund\u00f3 de Morais, public\u00f3 el resultado de un estudio demostrando que es posible utilizar la inteligencia artificial (IA) para detectar el Trypanosoma cruzi, el protozoario causante de la enfermedad de Chagas, en im\u00e1genes de muestras de sangre obtenidas con celulares y analizadas en microscopios \u00f3pticos.<\/p>\n
El algoritmo que el grupo desarroll\u00f3 se encuentra disponible en un art\u00edculo publicado en la revista cient\u00edfica PeerJ. La investigaci\u00f3n cont\u00f3 con el apoyo de la FAPESP y congreg\u00f3 a profesionales de diversas \u00e1reas, desde la de biolog\u00eda hasta la de matem\u00e1tica y computaci\u00f3n.<\/p>\n
\u201cLogramos un buen resultado de aprendizaje de la m\u00e1quina. Con el algoritmo funcionado bien para la enfermedad de Chagas, podr\u00e1 adapt\u00e1rselo a otros prop\u00f3sitos que dependan de im\u00e1genes, tales como an\u00e1lisis de muestras de materia fecal, dermatolog\u00eda y colposcop\u00eda\u201d, dice Nakaya, uno de los investigadores principales del Centro de Investigaciones en Enfermedades Inflamatorias (CRID), un Centro de Investigaci\u00f3n, Innovaci\u00f3n y Difusi\u00f3n (CEPID) de la FAPESP con sede en la Facultad de Medicina de Ribeirao Preto de la Universidad de Sao Paulo (FMRP-USP). Nakaya tambi\u00e9n desarrolla una investigaci\u00f3n conjunta con Hospital Israelita Albert Einstein, la Plataforma Cient\u00edfica Pasteur-USP y el Instituto Todos pela Sa\u00fade.<\/p>\n
Microscopistas capacitados efect\u00faan una forma de diagn\u00f3stico de la enfermedad de Chagas: detectan los par\u00e1sitos en muestras de sangre. Para ello se necesita un microscopio profesional, que puede acoplarse a una c\u00e1mara de alta resoluci\u00f3n, pero eso muchas veces vuelve a este m\u00e9todo caro y de dif\u00edcil acceso para personas de baja ingresos.<\/p>\n
La enfermedad de Chagas, clasificada por la Organizaci\u00f3n Mundial de la Salud (OMS) como una de las enfermedades tropicales desatendidas (ETD), es considerada una condici\u00f3n infecciosa cr\u00f3nica, cuya prevenci\u00f3n est\u00e1 relacionada con el modo de transmisi\u00f3n, es decir, al control del insecto conocido como vinchuca. Esto requiere de respuestas de las redes de atenci\u00f3n de la salud.<\/p>\n
La infecci\u00f3n provocada por el Trypanosoma cruzi, que es end\u00e9mica en 21 pa\u00edses del continente americano, afecta aproximadamente a 6 millones de personas, con una incidencia anual de 30 mil casos nuevos en la regi\u00f3n, que provocan en promedio 14 mil muertes anuales. Asimismo, se estima que alrededor de 70 millones de personas viven en \u00e1reas de exposici\u00f3n a las vinchucas y corren riesgo de contraer la enfermedad.<\/p>\n
En Brasil, aun cuando existe una tendencia de declive de las tasas de mortalidad, se ha registrado un promedio de 4.000 mil muertes por a\u00f1o ocasionadas por esta enfermedad durante la \u00faltima d\u00e9cada.<\/p>\n
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PARA \u2018ENSE\u00d1ARLE\u2019 A LA M\u00c1QUINA<\/strong><\/p>\n Los investigadores desarrollaron un abordaje de aprendizaje de la computadora basado en el denominado random forest<\/em> (bosque aleatorio, en traducci\u00f3n libre), mediante la creaci\u00f3n de un algoritmo para la detecci\u00f3n y conteo de tripomastigotos del Trypanosoma cruzi en im\u00e1genes obtenidas con la c\u00e1mara de un tel\u00e9fono celular. Los tripomastigotos son la forma morfol\u00f3gica del protozoo presente en la fase extracelular y existente en la sangre de los pacientes con la enfermedad aguda.<\/p>\n Se analizaron micrograf\u00edas de muestras de frotis de sangre registradas en im\u00e1genes con una resoluci\u00f3n de 12 megap\u00edxeles. Se extrajo un conjunto de par\u00e1metros morfom\u00e9tricos (forma y tama\u00f1o), color y mediciones de textura de 1.314 par\u00e1sitos.<\/p>\n En esta etapa, los cient\u00edficos Joao Santana Silva, Paola Minoprio y Ricardo Gazzinelli, especialistas en par\u00e1sitos, ayudaron a \u201cense\u00f1arle\u201d a la m\u00e1quina a reconocerlos, especialmente al Trypanosoma. Tambi\u00e9n colaboraron los investigadores de la USP Roberto Marcondes C\u00e9sar Jr. y Luciano da Fontoura Costa, expertos en aprendizaje autom\u00e1tico y procesamiento de im\u00e1genes.<\/p>\n Posteriormente, las muestras quedaron divididas en conjuntos de entrenamiento y pruebas, y entonces se las clasific\u00f3 aplicando el algoritmo random forest<\/em>. Los resultados fueron valores de precisi\u00f3n y sensibilidad considerados altos: se ubicaron en un 87,6 % y un 90,5 % respectivamente. Se analiz\u00f3 el \u00e1rea con la curva Caracter\u00edstica Operativa del Receptor (curva ROC, por sus siglas en ingl\u00e9s), una representaci\u00f3n gr\u00e1fica que ilustra el desempe\u00f1o o el rendimiento de un sistema clasificador binario a medida que su umbral de discriminaci\u00f3n var\u00eda.<\/p>\n De este modo, el grupo logr\u00f3 automatizar el an\u00e1lisis de im\u00e1genes adquiridas con un dispositivo m\u00f3vil, obteniendo as\u00ed una alternativa con miras a achicar costos e incrementar la eficiencia en el empleo del microscopio \u00f3ptico.<\/p>\n \u201cLa idea es generar im\u00e1genes y analizarlas en los microscopios que puedan ser enviados a lugares remotos de Brasil para que la propia aplicaci\u00f3n indique si se trata o no del mal de Chagas. Por eso es importante contar tambi\u00e9n con un microscopio robusto y de bajo costo que pueda recolectar autom\u00e1ticamente las im\u00e1genes\u201d, complementa Nakaya.<\/p>\n Seg\u00fan el investigador, la propuesta consiste en dejar el algoritmo abierto para que la comunidad cient\u00edfica aporte otros datos y otros recursos. Uno de los retos ahora reside en obtener microscopios de bajo costo, como el equipo producido en papel, inventado por los cient\u00edficos Manu Prakash y Jim Cybulski en la Stanford University (Estados Unidos), pero que termin\u00f3 no dando los resultados esperados al aplic\u00e1rselo con los par\u00e1sitos\u2026<\/p>\n <\/p>\n Agencia FAPESP<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":" Cuando el inmun\u00f3logo brasile\u00f1o Helder Nakaya visit\u00f3 el Instituto Evandro Chagas, en la ciudad de Bel\u00e9m (estado de Par\u00e1, Brasil), en 2017, hab\u00eda una conmoci\u00f3n porque uno de los mejores microscopistas de la entidad se iba a jubilar por entonces. De ese modo, gran parte de aquel conocimiento que permit\u00eda identificar r\u00e1pidamente y con […]<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_acf_changed":false,"footnotes":""},"categories":[9],"tags":[],"class_list":["post-102638","post","type-post","status-publish","format-standard","category-opinion"],"acf":{"antetitulo":""},"yoast_head":"\n