Un nuevo estudio dirigido por la UNLV destaca el uso de la IA en la vigilancia de aguas residuales para identificar virus emergentes más rápido que nunca, allanando el camino para intervenciones proactivas de salud pública.
Un equipo de investigadores dirigido por la Universidad de Nevada, Las Vegas (UNLV) ha logrado avances significativos en la detección temprana de virus mediante la integración de inteligencia artificial (IA) con la vigilancia de aguas residuales. Este enfoque innovador, publicado en la revista Nature Communications, podría revolucionar las respuestas de salud pública a los brotes de virus emergentes.
Durante la pandemia de COVID-19, la vigilancia de las aguas residuales se convirtió en un método fundamental para rastrear las mutaciones del virus y sus patrones de propagación. Sin embargo, este nuevo estudio promete mejorar aún más la detección, identificando potencialmente nuevas variantes del virus antes de que los pacientes presenten síntomas.
El autor principal Xiaowei Zhuang, estudiante de posgrado en neurociencia en la UNLV, desarrolló un algoritmo de IA capaz de analizar muestras de aguas residuales para detectar diversos patógenos, incluidos la influenza, el VSR, el mpox, el sarampión, la gonorrea y la Candida auris.
“Imaginen identificar el próximo brote incluso antes de que el primer paciente ingrese a la clínica. Esta investigación demuestra cómo podemos hacerlo posible”, declaró en un comunicado de prensa el coautor Edwin Oh, profesor del Instituto de Medicina Personalizada de Nevada de la UNLV.
Al aprovechar la IA, el equipo de investigación puede mapear la aparición, mutación y transmisión del virus más rápidamente que con los métodos tradicionales. Esto podría mejorar significativamente la capacidad de las autoridades sanitarias para implementar intervenciones rápidas y específicas.
“Mediante el uso de IA podemos determinar cómo evoluciona un patógeno sin siquiera examinar a un solo ser humano”, añadió Oh.
El equipo de investigación, que incluye colaboradores del Desert Research Institute y la Autoridad del Agua del Sur de Nevada (SNWA), validó sus hallazgos analizando alrededor de 3,700 muestras de aguas residuales recolectadas en el sur de Nevada entre 2021 y 2023.
El sistema de IA demostró una capacidad impresionante para identificar variantes del virus con solo dos a cinco muestras, mucho antes que las tecnologías existentes.
Tradicionalmente, los métodos de detección de aguas residuales requerían un conocimiento previo de la composición genética de una variante y se basaban en gran medida en datos clínicos, lo que a menudo resultaba en respuestas de salud pública reactivas en lugar de proactivas.
“La vigilancia de las aguas residuales ha permitido respuestas de salud pública más oportunas y proactivas mediante el monitoreo de la aparición y propagación de enfermedades a nivel poblacional en tiempo real”, agregó Zhuang.
El nuevo método de IA mejora la detección temprana de brotes, lo que permite identificar nuevas amenazas sin conocimiento previo ni datos de pruebas de pacientes, explicó Zhuang.
El estudio subraya el potencial de la vigilancia de aguas residuales mejorada con IA, en particular para mejorar el seguimiento de enfermedades en entornos rurales y de bajos recursos.
“La herramienta podría ser especialmente útil para mejorar la vigilancia de enfermedades en comunidades rurales y empoderar a los trabajadores de la salud en entornos de bajos recursos”, agregó el coautor Duane Moser, profesor de investigación del Desert Research Institute.
Desde 2021, una coalición integrada por la UNLV, la SNWA, el Distrito de Salud del Sur de Nevada y el Instituto de Investigación del Desierto ha utilizado un panel de vigilancia de aguas residuales públicas para rastrear la propagación de la COVID-19 y otros virus. Este esfuerzo ha dado lugar a más de 30 estudios, el último de los cuales marca una aplicación pionera de la IA en la inteligencia de aguas residuales.
“La vigilancia de aguas residuales ha demostrado ser una herramienta eficaz para subsanar deficiencias críticas de datos y comprender las condiciones de salud pública en una comunidad”, añadió el coautor Daniel Gerrity, microbiólogo investigador principal de SNWA. “El esfuerzo continuo de vigilancia de aguas residuales es un excelente ejemplo de cómo la colaboración entre SNWA, la UNLV y otros socios puede generar impactos positivos para la comunidad local y más allá”.
Fuente: Universidad de Nevada, Las Vegas