Prueba para la COVID-19 de 20 minutos acopla un espectrómetro de masa con el aprendizaje profundo para detectar el SARS-CoV-2 en hisopados nasales

Una prueba nueva para la COVID-19 utiliza un instrumento analítico conocido como espectrómetro de masas, que se combina con una poderosa plataforma de aprendizaje automático para detectar el SARS-CoV-2 en hisopos nasales.

El nuevo método, desarrollado por investigadores de la UC Davis Health (Sacramento, CA, EUA), demostró tener una exactitud del 98,3% para las pruebas positivas de COVID-19 y del 96% para las negativas. La exactitud coincide o supera a muchas de las pruebas de detección COVID-19 actuales. El nuevo método de prueba puede permitir la selección rápida de un gran número de personas para empresas, escuelas, lugares y otras instalaciones grandes.


Esta es la primera prueba para COVID-19 que combina la espectrometría de masas con la robótica y una plataforma robusta de aprendizaje automático automatizado para entregar rápidamente los resultados de las pruebas. El acoplamiento de estos elementos únicos no solo permite realizar pruebas de COVID-19, sino que también puede adaptarse rápidamente para detectar otras enfermedades y quizás organismos pandémicos en el futuro. La máquina, un espectrómetro de masas MALDI-TOF, o tiempo de vuelo de ionización/desorción láser asistida por matriz, utiliza un láser para crear partículas pequeñas (iones) a partir de moléculas grandes en la muestra de prueba. Estas partículas ionizadas crean señales que se pueden usar para identificar muchos compuestos, incluidos los asociados con microorganismos y patógenos.

Para el estudio, se ionizaron 226 hisopos nasales del biorepositorio de pruebas de COVID-19 de la UC Davis en el Shimadzu 8020. Los hisopos eran de muestras sobrantes y voluntarios que dieron su consentimiento para el estudio. Algunos de los participantes tenían síntomas de COVID-19 y algunos estaban asintomáticos. Los cientos de picos y señales producidos por los hisopos de prueba ionizados fueron analizados por la plataforma de aprendizaje automático MILO (siglas en inglés para Optimizador de Inteligencia de Aprendizaje Automático). El aprendizaje automático es un subconjunto de la inteligencia artificial o IA. La plataforma se ha utilizado anteriormente para predecir infecciones graves y enfermedad renal aguda.

Para la prueba COVID-19, MILO encuentra patrones distintivos entre los muchos picos y señales de espectrometría de masas y descifra qué patrones corresponden a la presencia o ausencia del virus SARS-CoV-2 en las muestras. MILO realizó el análisis en una fracción del tiempo que habría tomado un método de aprendizaje automático no automatizado. Maurice J. Gallagher, Jr., presidente y director ejecutivo de Allegiant Travel Company, lanzó una empresa nueva, SpectraPass, para desarrollar el sistema rápido y automatizado en un medio para facilitar la apertura de negocios y la economía. Los expertos de UC Davis Health ayudan a guiar al equipo de SpectraPass a través de los pasos científicos, de aprendizaje automático y clínicos necesarios para acercar la tecnología de prueba COVID-19 a la autorización de uso de emergencia por parte de la Administración de Alimentos y Medicamentos (FDA).

“La pandemia de COVID-19 no solo detuvo el comercio y los viajes del mundo, sino que también eliminó nuestra interacción humana fundamental, nuestra libertad de estar juntos”, dijo Gallagher. “Este proyecto resultó en un avance real que no solo puede proporcionar información instantánea y exacta sobre la infección por COVID, sino que puede ser una parte importante para abordar otros virus e incluso desarrollar terapias. La emoción de trabajar con el equipo de UC Davis radica en saber que ayudamos a garantizar que nuestros hijos y nietos estén mejor equipados para hacer frente a posibles pandemias en el futuro”.

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UC Davis Health