LA VUELTA A LA 'NUEVA NORMALIDAD'

El proyecto español para detectar a 'simple vista' el coronavirus en superficies

Científicos españoles pretenden desarrollar un dispositivo basado en tecnologías ópticas e inteligencia artificial para visualizar las zonas contaminadas por SARS-CoV-2

Foto: Foto. Reuters.
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Casi todos los actos de nuestra nueva vida en esta época de coronavirus están marcados por el hecho de que tenemos un enemigo invisible. Usamos guantes y mascarillas, nos lavamos las manos con frecuencia, desinfectamos productos y objetos que vienen de la calle, teletrabajamos y evitamos el contacto con otras personas, básicamente, porque no podemos saber dónde está el SARS-CoV-2.

Poder verlo sería casi un ‘superpoder’ digno de un cómic de ciencia-ficción, pero tal vez la ciencia y la tecnología puedan conseguir algo inalcanzable para nuestros ojos. Al menos ese es el objetivo de un proyecto español que ha sido financiado por el Instituto de Salud Carlos III para desarrollar en los próximos meses un prototipo capaz de detectar el virus depositado sobre superficies de distintos materiales. La idea es utilizar tecnologías ópticas ya existentes combinadas con inteligencia artificial.

De esa manera los investigadores pretenden desarrollar “un dispositivo que permita la visualización de zonas contaminadas por el virus, explica a este diario el catedrático Emilio Gómez González, director del Grupo de Física Interdisciplinar de la Universidad de Sevilla y líder de un equipo en el que también participan el Hospital Universitario Virgen del Rocío, el Instituto de Biomedicina de Sevilla, la Red Andaluza de diseño y traslación de Terapias Avanzadas, los TEDAX de la Policía Nacional, el Observatorio Astronómico de Calar Alto, el Joint Research Centre (JRC) de la Comisión Europea y Corporación Tecnológica de Andalucía (CTA).

Espectro electromagnético

Lo primero es obtener imágenes en distintas franjas del espectro electromagnético: desde el rango ultravioleta al de terahercios, pasando por el infrarrojo (cercano, medio y térmico). Esas instantáneas se podrían combinar y procesar “explorando distintas técnicas basadas en inteligencia artificial que nos permitan extraer la información de interés”, señala Gómez González. El resultado sería un análisis rápido de las zonas contaminadas por medio de la generación de mapas de distribución espacial del virus dentro del campo de visión del dispositivo.

Cámaras espectrales. (Foto: CTA)
Cámaras espectrales. (Foto: CTA)

Los investigadores se dan un plazo de ocho meses –aunque los primeros resultados estarían en solo tres– para lograr objetivos tangibles. El proyecto está dotado con medio millón de euros por parte del Ministerio de Ciencia e Innovación, a lo que hay que sumar un millón más de un proyecto anterior que estaba destinado a la compra de cámaras de los rangos espectrales requeridos (llamadas hiperespectrales o multiespectrales), puesto que parte de este equipo ya estaba trabajando en tecnologías ópticas y fotónicas avanzadas y en su análisis por medio de inteligencia artificial en campos muy distintos, como la neurocirugía.

Este nuevo giro a la investigación “supone un gran desafío científico y tecnológico, puesto que el virus es muy desconocido”, reconoce Gómez González. Entre otras cosas, hay que tener en cuenta que el tamaño del virus es de unos 120 nanómetros (un nanómetro es la millonésima parte de un milímetro) y se sabe muy poco acerca de cómo interactúa con la luz o cómo se deposita en las superficies.

El tamaño del virus es de unos 120 nanómetros (un nanómetro es la millonésima parte de un milímetro)

Por eso, toda ayuda es poca, así que los resultados que vayan saliendo se irán publicando en abierto con el objetivo de que otros investigadores puedan usarlos. Aunque cuentan con la colaboración de hospitales, los investigadores aclaran que su trabajo no incluirá pruebas en pacientes de covid-19 ni interferirá en los procedimientos clínicos, sino que consistirá en analizar superficies tanto limpias como contaminadas para que el sistema pueda vaya registrando diferencias apreciables desde el punto de vista óptico.

Por qué es posible ‘ver’ microorganismos

Según Raúl Rivas, profesor de Microbiología de la Universidad de Salamanca que no está involucrado en este estudio, el proyecto es “viable” y, de hecho, existen precedentes de investigación sobre cómo visualizar microorganismos sobre superficies, especialmente en el ámbito de la industria farmacéutica. El rango de los terahercios es el más prometedor para este fin, según apuntan algunos estudios, aunque también hay investigaciones con buenos resultados utilizando tecnología de infrarrojo cercano (denominada NIR). No obstante, “ninguno de estos desarrollos ha llegado a comercializarse, probablemente, porque no han conseguido ser todo lo eficientes que se necesitaría”, comenta en declaraciones a Teknautas.

¿Hasta qué punto podrían utilizarse estas tecnologías para identificar inequívocamente el nuevo coronavirus? Una de las claves estará en que la absorción de la luz por parte de SARS-CoV-2 sea tan característica que permita distinguirlo de otros virus. En ese sentido, cabe confiar en esa posibilidad porque “cada molécula emite una señal propia”, asegura el microbiólogo y divulgador científico.

Foto: EFE.
Foto: EFE.

Expertos en óptica consultados por este periódico se muestran más escépticos con la iniciativa. Aunque creen que, efectivamente, es posible desarrollar un sistema que dé buenos resultados en una escala de laboratorio –sobre todo con la resolución que puede aportar el rango de los terahercios–, consideran mucho más complejo llegar a implementarlo en algún tipo de dispositivo que integre todas las tecnologías necesarias y pueda ser realmente útil para el propósito que se plantea.

En cambio, otros creen que es factible aunque suponga un gran reto técnico. “Las tecnologías de imagen espectral existen desde hace décadas”, apunta Miguel Ángel Martínez Domingo, investigador del Departamento de Óptica de la Universidad de Granada. Sin embargo,”es en los últimos años cuando están teniendo un interés creciente por la alta capacidad computacional de los equipos actuales, junto con las técnicas de procesado y análisis de un volumen enorme de datos, así como el rápido desarrollo de las técnicas de inteligencia artificial”, en concreto ‘machine learning’ y ‘deep learning’, llamadas así porque requieren entrenamiento previo para que el sistema "aprenda" a realizar la tarea que se le pide.

Para entrenar estos sistemas, hace falta entregarle un gran número de ejemplos reales de la tarea

Su grupo de investigación, el Color Imaging Laboratory, no tiene relación con este proyecto, pero lleva años trabajando con este tipo de tecnologías en campos de la ciencia y la ingeniería muy diversos, desde la química hasta el arte. Por eso califica a esta iniciativa como “muy ambiciosa” e identifica los aspectos clave de su desarrollo. “Hace falta proporcionar al sistema un gran número de ejemplos reales de la tarea que se desea realizar. En este caso consistiría en recibir imágenes de las zonas sospechosas de estar contaminadas con coronavirus, y que el dispositivo llegue a emitir un diagnóstico”, explica.

En la práctica, el sistema tendría que devolver un mapa superpuesto a la imagen inicial donde se vea dónde se encuentra exactamente el área contaminada. “Esto significa que hacen falta decenas, cientos o incluso miles de ejemplos reales, en los que se sepa con certeza si la zona está contaminada o no con el virus. Es una tarea muy compleja, que además conlleva el riesgo de estar en contacto con el virus”, advierte Martínez Domingo.

Multiplicar los datos de imágenes

La ventaja de este tipo de sistemas de imagen con respecto a la tecnología a la que estamos acostumbrados, como las cámaras de fotografía convencionales, “es que capturan, para cada píxel, información de zonas muy concretas del espectro electromagnético”, de manera que son capaces de proporcionar una información mucho más detallada acerca de la superficie estudiada.

Una cámara de fotos digital para cada píxel nos devuelve tres datos: una respuesta para la zona del azul (entre 400 y 550 nanómetros, aproximadamente, aunque son números aproximados y varían según cada fabricante), otra para el verde (entre 470 y 620 nanómetros), y otra para el rojo (entre 520 y 700 nanómetros). Esto supone cubrir el rango visible con solo tres datos, lo que nos da información limitada de cómo la luz interactúa con una superficie.

Foto: EFE.
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Sin embargo, “una cámara hiperespectral, en el mismo rango visible, nos puede dar hasta cientos de datos, cada uno de ellos correspondiente a un rango o banda muy estrecha del espectro”, explica el experto del Color Imaging Laboratory. Además, “diferentes tipos de sensores nos permiten no solo capturar imágenes en el espectro visible, sino también abarcar rangos que nuestro sistema visual no puede percibir”, destaca, en referencia al ultravioleta, el infrarrojo o el rango de los terahercios.

Por eso, “el potencial de esta tecnología es inmenso y hay infinitas aplicaciones aún por descubrir”, opina el investigador de la Universidad de Granada. Si una de ellas es la visualización del SARS-CoV-2 y, por lo tanto, este proyecto llega a buen puerto y permite tener una herramienta distinta en la lucha contra la pandemia, es algo que –nunca mejor dicho– iremos viendo.

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