Innovación Salud

Este software identifica bacterias en ambientes clínicos gracias al análisis de datos genómicos

Un equipo de la Universidad Nacional de Colombia ha creado un algoritmo capaz de realizar la identificación y tipificación de las bacterias en menos de cinco minutos, gracias al análisis de la información genómica de las bacterias.

En el entorno hospitalario, contar con herramientas que permitan identificar y tipificar las bacterias que atacan a los pacientes es fundamental para acelerar el diagnóstico y tratamiento de los mismos. Pues bien, un equipo de la Universidad Nacional de Colombia ha creado un software capaz de realizar este proceso en menos de cinco minutos, gracias al análisis de la información genómica de las bacterias.

El algoritmo acelera el proceso de identificación de la especie a la que pertenecen las bacterias y las tipifica mediante cálculos de similitud, para lo cual se utiliza el número de características que comparten y los porcentajes de identidad de cada una de ellas.

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“La herramienta tiene dos componentes: uno es la identificación y otro la tipificación. La identificación la hace por medio de un sistema de machine learning que toma muestras de diferentes especies bacterianas y aprende cómo identificarla y clasificarla de las bacterias basado en los datos que existen“, dicen sus creadores. En cuanto a la tipificación, se establecieron parámetros para delimitar los tipos y disponer de datos que permiten realizar el seguimiento de las bacterias.

Esto hizo posible obtener un modelo de aprendizaje que puede ser aplicado a nuevas bacterias sobre las que se desconozca su especie. Por el momento, ya se ha incluido en la herramienta los datos de genomas completos ensamblados de las especies C. difficile, K. pneumoniae, A. baumannii, P. aeruginosa y E. cloacae, habiendo sido probado el sistema con más de 150 muestras. Incluso entre especies muy cercanas se obtuvieron buenos resultados.

El único requisito es que el hospital disponga de una herramienta que permita obtener la secuencia completa del genoma de la bacteria en poco tiempo. Una vez tengamos esos datos, los procesos que antaño llevaban entre dos y tres semanas (debido al proceso de cultivo necesario) se reducen a los mencionados cinco minutos.

Sobre el autor

Alberto Iglesias Fraga

Periodista especializado en tecnología e innovación que ha dejado su impronta en medios como TICbeat, La Razón, El Mundo, ComputerWorld, CIO España, Business Insider, Kelisto, Todrone, Movilonia, iPhonizate o el blog Think Big, entre otros. También ha sido consultor de comunicación en Indie PR. Ganador del XVI Premio Accenture de Periodismo, ganador del Premio Día de Internet 2018 a mejor marca personal en RRSS y finalista en los European Digital Mindset Awards 2016, 2017 y 2018.