Un sensor de IA detecta trastornos neurológicos con una sola gota de saliva
Actualizado el 12 Mar 2026
Trastornos neurológicos como el Parkinson y el Alzheimer suelen desarrollarse gradualmente y presentar síntomas sutiles en sus primeras etapas. Dado que los signos tempranos suelen ser vagos o atípicos, el diagnóstico suele retrasarse hasta que la enfermedad ha progresado significativamente. Las herramientas de diagnóstico actuales, como las imágenes cerebrales y las pruebas de líquido cefalorraquídeo, pueden proporcionar información útil, pero son costosas e invasivas, lo que limita su uso para la detección sistemática.
Ahora, investigadores han desarrollado una nueva plataforma diagnóstica basada en saliva diseñada para detectar trastornos neurológicos en etapas más tempranas mediante el uso de inteligencia artificial (IA) y sensores moleculares.
El sistema, desarrollado por científicos de la Universidad de Corea (Seúl, Corea del Sur), utiliza la dispersión Raman mejorada por superficie (SERS), una técnica analítica que detecta las firmas moleculares generadas cuando la luz interactúa con moléculas biológicas. Para mejorar la sensibilidad de detección, los investigadores diseñaron una estructura de sensor especializada y aplicaron un método denominado atrapamiento molecular galvánico (GME). Esta técnica mejora la captura y detección de cantidades extremadamente pequeñas de señales proteicas presentes en la saliva.
Utilizando la plataforma de sensores, los investigadores analizaron neuroproteínas clave asociadas con enfermedades neurológicas, incluidas la beta-amiloide 42 (Aβ42) y las proteínas tau. El equipo observó que las señales espectrales producidas por estas proteínas cambiaban según su configuración estructural. Basándose en estas firmas moleculares, los investigadores desarrollaron indicadores analíticos capaces de identificar alteraciones proteicas vinculadas a trastornos neurológicos.
En una investigación publicada en Advanced Materials, el sistema se probó con 67 muestras clínicas de saliva, y el modelo de IA distinguió con éxito entre epilepsia, esquizofrenia y enfermedad de Parkinson, con una precisión diagnóstica general del 93,94 %. Dado que la plataforma se basa en muestras de saliva en lugar de métodos de prueba invasivos, podría utilizarse para la detección rápida en entornos clínicos o comunitarios.
La integración de la IA con la detección molecular también permite la interpretación automatizada de señales proteicas complejas. Los investigadores sugieren que este enfoque podría facilitar la detección temprana de trastornos neurológicos y, con el tiempo, contribuir al descubrimiento de nuevos biomarcadores para enfermedades cerebrales.
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Universidad de Corea
