Microscopio en teléfono inteligente detecta parásitos sanguíneos
Por el equipo editorial de LabMedica en español Actualizado el 04 Jun 2015 |

Imagen A: El dispositivo CellScope Loa, un microscopio de vídeo basado en un teléfono móvil, que puede cuantificar los niveles del gusano parásito Loa loa directamente de la sangre total en menos de tres minutos (Fotografía cortesía de la Universidad de Berkeley).

Imagen B: Unas microfilarias de Loa loa en una gota gruesa (Fotografía cortesía de la Universidad de Wisconsin-La Crosse).
Se ha desarrollado un nuevo microscopio en un teléfono inteligente que es capaz de detectar y cuantificar la infección por gusanos parásitos utilizando el vídeo y una sola gota de sangre y se espera que esta nueva tecnología pudiera hacer una diferencia en la lucha contra las enfermedades tropicales desatendidas.
Las enfermedades causadas por los nematodos filarias Loa loa, Onchocerca volvulus y Wuchereria bancrofti son una de las principales cargas de la salud pública y socioeconómicas en las regiones co-endémicas de África y la severidad de los síntomas y las consecuencias a largo plazo para los pacientes dependerá tanto del parásito como de la carga parasitaria.
Científicos de la Universidad de California, Berkeley (CA, EUA) y un equipo internacional de colaboradores, desarrollaron un microscopio de vídeo basado en un teléfono móvil que cuantifica de forma automática las microfilarias (mf) L. loa en sangre total cargada directamente en un pequeño capilar de vidrio obtenida por un pinchazo en el dedo, sin necesidad de preparación de muestras convencional o coloraciones. Los científicos evaluaron la densidad de la mf L. loa en sangre total de 33 individuos infectados por Loa de la región circundante de Yaundé (Camerún), utilizando el microscopio de vídeo en el teléfono móvil.
El microscopio de vídeo en el teléfono móvil utilizado en este estudio, que se conoce como el CellScope Loa, fue construido a partir de un módulo de lente invertido de la cámara de un iPhone, un carril linear y carro un hobby servo, un Arduino Micro, un tablero de comunicación Bluetooth y un cuerpo de plástico impreso en 3- D. Los investigadores validaron el desempeño y la facilidad de uso del dispositivo mediante el ensayo de 33 pacientes que estaban potencialmente infectados con Loa loa. Los resultados del microscopio en el teléfono inteligente se correlacionaron con los obtenidos con recuentos manuales en gota gruesa, convencionales.
La muestra de sangre se mueve delante de una cámara, y un algoritmo analiza el movimiento de “balanceo” de cualquier gusano presente, calculando cuántos hay y mostrando el resultado en la pantalla del teléfono. Desde el momento en que una muestra es cargada en el dispositivo, el proceso de cálculo tarda hasta dos minutos. Un minuto adicional se gasta en pinchar el dedo del paciente y cargar la sangre en el capilar del dispositivo. En general, CellScope Loa ofrece resultados con rapidez y puede informar a los trabajadores de salud en el campo si es o no es seguro administrar ivermectina a un paciente.
Daniel A. Fletcher, PhD, director asociado y profesor de bioingeniería y autor principal del estudio, dijo: “Anteriormente habíamos mostrado que los teléfonos móviles pueden ser utilizados para la microscopía, pero este es el primer dispositivo que combina la tecnología de imagenología con el hardware y el software de automatización para crear una solución de diagnóstico completa”. El estudio fue publicado el 6 de mayo de 2015, en la revista Science Translational Medicine.
Enlace relacionado:
University of California, Berkeley
Las enfermedades causadas por los nematodos filarias Loa loa, Onchocerca volvulus y Wuchereria bancrofti son una de las principales cargas de la salud pública y socioeconómicas en las regiones co-endémicas de África y la severidad de los síntomas y las consecuencias a largo plazo para los pacientes dependerá tanto del parásito como de la carga parasitaria.
Científicos de la Universidad de California, Berkeley (CA, EUA) y un equipo internacional de colaboradores, desarrollaron un microscopio de vídeo basado en un teléfono móvil que cuantifica de forma automática las microfilarias (mf) L. loa en sangre total cargada directamente en un pequeño capilar de vidrio obtenida por un pinchazo en el dedo, sin necesidad de preparación de muestras convencional o coloraciones. Los científicos evaluaron la densidad de la mf L. loa en sangre total de 33 individuos infectados por Loa de la región circundante de Yaundé (Camerún), utilizando el microscopio de vídeo en el teléfono móvil.
El microscopio de vídeo en el teléfono móvil utilizado en este estudio, que se conoce como el CellScope Loa, fue construido a partir de un módulo de lente invertido de la cámara de un iPhone, un carril linear y carro un hobby servo, un Arduino Micro, un tablero de comunicación Bluetooth y un cuerpo de plástico impreso en 3- D. Los investigadores validaron el desempeño y la facilidad de uso del dispositivo mediante el ensayo de 33 pacientes que estaban potencialmente infectados con Loa loa. Los resultados del microscopio en el teléfono inteligente se correlacionaron con los obtenidos con recuentos manuales en gota gruesa, convencionales.
La muestra de sangre se mueve delante de una cámara, y un algoritmo analiza el movimiento de “balanceo” de cualquier gusano presente, calculando cuántos hay y mostrando el resultado en la pantalla del teléfono. Desde el momento en que una muestra es cargada en el dispositivo, el proceso de cálculo tarda hasta dos minutos. Un minuto adicional se gasta en pinchar el dedo del paciente y cargar la sangre en el capilar del dispositivo. En general, CellScope Loa ofrece resultados con rapidez y puede informar a los trabajadores de salud en el campo si es o no es seguro administrar ivermectina a un paciente.
Daniel A. Fletcher, PhD, director asociado y profesor de bioingeniería y autor principal del estudio, dijo: “Anteriormente habíamos mostrado que los teléfonos móviles pueden ser utilizados para la microscopía, pero este es el primer dispositivo que combina la tecnología de imagenología con el hardware y el software de automatización para crear una solución de diagnóstico completa”. El estudio fue publicado el 6 de mayo de 2015, en la revista Science Translational Medicine.
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University of California, Berkeley
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