El aprendizaje profundo permite la detección temprana y la clasificación de las bacterias vivas mediante la holografía
Desarrollo de un sistema inteligente de imágenes alimentado por la IA para la detección temprana y clasificación de bacterias vivas en muestras de agua
Las enfermedades transmitidas por el agua afectan a más de 2.000 millones de personas en todo el mundo, lo que supone una carga económica considerable. Por ejemplo, el tratamiento de las enfermedades transmitidas por el agua cuesta más de 2.000 millones de dólares anuales sólo en los Estados Unidos, con 90 millones de casos registrados por año. Entre los problemas relacionados con los patógenos transmitidos por el agua, una de las preocupaciones más comunes en materia de salud pública es la presencia de bacterias coliformes totales y de Escherichia coli (E. coli) en el agua potable, lo que indica una contaminación fecal. Los métodos tradicionales de detección de bacterias en cultivos suelen tardar entre 24 y 48 horas, seguidos de una inspección visual y un recuento de las colonias por un experto, según las directrices de la Agencia de Protección Ambiental de los Estados Unidos (EPA). Por otra parte, los métodos de detección molecular basados, por ejemplo, en la amplificación de los ácidos nucleicos, pueden reducir el tiempo de detección a unas pocas horas, pero por lo general carecen de la sensibilidad necesaria para detectar bacterias en concentraciones muy bajas, y no son capaces de diferenciar entre microorganismos vivos y muertos. Además, no existe ningún método basado en ácidos nucleicos aprobado por la EPA para detectar bacterias coliformes en muestras de agua.
PublicDomainPictures/ Pixabay
Hongda Wang, Hatice Ceylan Koydemir, Yunzhe Qiu, Bijie Bai, Yibo Zhang, Yiyin Jin, Sabiha Tok, Enis Cagatay Yilmaz, Esin Gumustekin, Yilin Luo, Yair Rivenson, Aydogan Ozcan
Por lo tanto, existe una necesidad urgente de un método automatizado que pueda lograr una detección de colonias bacterianas rápida y de alto rendimiento con una gran sensibilidad para proporcionar una alternativa potente a los métodos estándar aprobados por la EPA actualmente disponibles que requieren al menos 24 horas y requieren un experto para el recuento de las colonias.
En un nuevo artículo publicado en Light: Science & Applications, un equipo de científicos, dirigido por el Profesor Aydogan Ozcan del Departamento de Ingeniería Eléctrica y Computacional de la Universidad de California, Los Angeles (UCLA), EE.UU., y sus colaboradores han desarrollado un sistema de imágenes inteligentes alimentado por la IA para la detección temprana y la clasificación de bacterias vivas en muestras de agua. Basándose en la holografía, diseñaron un sistema de imágenes altamente sensible y de alto rendimiento, que capta continuamente imágenes microscópicas de toda una placa de cultivo, donde crecen las bacterias, para detectar rápidamente el crecimiento de las colonias analizando estas imágenes a intervalos de tiempo con una red neural profunda. Después de la detección de cada crecimiento de la colonia, una segunda red neuronal se utiliza para clasificar el tipo de bacteria.
La eficacia de esta plataforma única se demostró mediante la detección y clasificación tempranas de tres tipos de bacterias, a saber, E. coli, Klebsiella aerogenes (K. aerogenes) y Klebsiella pneumoniae (K. pneumoniae), y los investigadores de la UCLA lograron un límite de detección de 1 bacteria formadora de colonias por 1 litro de muestra de agua en menos de 9 horas de tiempo total de prueba, lo que demuestra un ahorro de tiempo de más de 12 horas para la detección de bacterias en comparación con los métodos del estándar de oro de la EPA. Estos resultados ponen de relieve el potencial transformador de esta plataforma de imágenes holográficas alimentada por la IA, que no sólo permite una detección muy sensible, rápida y económica de bacterias vivas, sino que también constituye una herramienta potente y versátil para la investigación microbiológica.
Nota: Este artículo ha sido traducido utilizando un sistema informático sin intervención humana. LUMITOS ofrece estas traducciones automáticas para presentar una gama más amplia de noticias de actualidad. Como este artículo ha sido traducido con traducción automática, es posible que contenga errores de vocabulario, sintaxis o gramática. El artículo original en Inglés se puede encontrar aquí.
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