Investigadores de la Universidad Politécnica de Madrid están desarrollando un biosensor para la detección de meningitis bacteriana en tiempo real. El equipo ha planteado combinar sensores sin marcaje secundario, que permiten detectar las bacterias directamente, con anticuerpos sintéticos para obtener un método muy sensible, rápido y económico.
Con el objetivo de desarrollar métodos de diagnóstico precoz de enfermedades bacterianas, un equipo del Grupo de Microsistemas y Materiales Electrónicos (GMME) de la Universidad Politécnica de Madrid (UPM) ha publicado un estudio en la revista Sensors and Actuators donde se describre el desarrollo de un biosensor para la detección de las bacterias asociadas con la meningitis bacteriana.
Para ello han utilizado sensores sin marcaje secundario (llamados gravimétricos), que permiten detectar las bacterias directamente, combinados con anticuerpos sintéticos, que actúan como receptores. Se trata de un método más rápido y económico que los actuales, que podrá ser usado en centros de salud y ambulatorios para el diagnóstico precoz de enfermedades bacterianas.
La meningitis bacteriana es una de las diez principales causas de muerte por enfermedades infecciosas en todo el mundo. Alrededor de un 10% de los pacientes fallece en las 24-48 horas siguientes al inicio de los síntomas, y entre un 10 y un 20% de los que sobreviven presenta secuelas neurológicas a largo plazo. Además, la meningitis bacteriana se contagia fácilmente a través de la tos, los estornudos o el contacto próximo. Estos motivos hacen esencial un diagnóstico rápido y preciso.
Meningococo y el neumococo
Las bacterias más comúnmente asociadas a la meningitis bacteriana son el meningococo y el neumococo, pero su diagnóstico clínico temprano suele ser inespecífico lo que dificulta la rápida identificación de la bacteria, lo cual es crítico para el tratamiento adecuado de la enfermedad. Actualmente, la confirmación del diagnóstico suele basarse en métodos que requieren tiempos demasiado largos para las necesidades terapéuticas o que son muy costosos y requieren la intervención de personal altamente cualificado.
Conocida esta situación, los investigadores de la UPM se plantearon el objetivo de mejorar los métodos de diagnóstico de este tipo de enfermedades utilizando biosensores que permitieran un diagnóstico más rápido, económico y sensible.
Los biosensores gravimétricos sin marcaje secundario consisten en un resonador electroacústico formado por dos elementos básicos. El primero –receptor– es un material capaz de fijar la especie a detectar de forma selectiva y eficiente, de tal modo que su peso aumenta de forma proporcional a la concentración de dicha especie en el fluido que se va analizar. El segundo elemento –transductor– se encarga de medir la variación de peso del receptor al detectar las especies.
El nuevo biosensor desarrollado en la UPM utiliza aptámeros como receptores, ya que son una alternativa muy atractiva a la hora de sustituir a los anticuerpos para el reconocimiento de especies en biosensores de afinidad. Se trata de receptores muy estables químicamente, sintéticos –frente a los anticuerpos desarrollados en animales– y muy selectivos, ya que se pueden diseñar de forma muy específica para cada especie a detectar.
Alta sensibilidad
Por otro lado, como transductor se han usado sensores gravimétricos basados en resonadores de alta frecuencia de película delgada de nitruro de aluminio piezoeléctrico. Esta opción es una alternativa interesante debido a su alta sensibilidad, bajo límite de detección y su bajo coste de producción masiva. Los investigadores han demostrado la efectividad del nuevo método comprobando –a través de la medida de las variaciones de la frecuencia de resonancia del sensor gravimétrico– que el biosensor es capaz de detectar proteínas específicas de bacterias causantes de la meningitis en concentraciones excepcionalmente bajas.
En opinión de los autores, este trabajo abre el camino hacia el desarrollo de biosensores rápidos, económicos y muy sensibles para la detección de enfermedades bacterianas, lo que mejorará el diagnóstico precoz, clave a la hora de evitar sus graves complicaciones.
Referencia bibliográfica:
José M. Escolano, Bárbara Díaz-Durán, Mario DeMiguel-Ramos, Jimena Olivares, Morten A. Geday, Enrique Iborra. "Selection of aptamers to Neisseria meningitidis and Streptococcuspneumoniae surface specific proteins and affinity assay using thin film AlN resonators". Sensors and Actuators B 246 (2017) 591–596.
La Fundación BBVA ha galardonado al informático japonés, de la Universidad Carnegie Mellon (EE UU), por crear los algoritmos que permiten a las máquinas comprender las imágenes y procesar los movimientos. Sus técnicas están presentes en los coches autónomos, los drones y todos los robots con capacidad de visión, como los que se usan en cirugía.
Investigadores de la Universidad de León han aplicado redes neuronales artificiales a imágenes captadas con drones para reconocer, con un 95 % de acierto, la huella que dejaron las explotaciones auríferas de los romanos en el noroeste peninsular. El sistema se puede aplicar para reducir los riesgos asociados a las minas abandonadas, que causan pérdidas humanas y económicas en todo el mundo.
