Diagrama de bloques de la plataforma de procesamiento propuesta para la clasificación (positiva o negativa) de muestras de fluidos con partículas lentivirales y cuantificación de su carga viral. Las muestras de líquido se depositan en una placa de soporte y se obtienen imágenes (como gotas de líquido y residuos secos) en los rangos visible e infrarrojo cercano utilizando una cámara hiperespectral. Los espectros de reflectancia difusa óptica se obtienen y procesan a partir de píxeles individuales y se promedian. Las franjas espectrales (longitud de onda) de interés se determinan para el cálculo de 29 descriptores morfológicos de características de espectros individuales (F1-F28) y la relación de área (AR) con respecto al espectro del fondo. Se construyen y evalúan dos clasificadores independientes, utilizando el mismo entrenamiento y grupos de muestra de prueba, a nivel de píxel y muestra (gota):un análisis discriminante de mínimos cuadrados parciales (PLS-DA) de espectros individuales y promediados por gotas y una alimentación artificial- Red neuronal directa (FFNN) construida sobre los valores de los descriptores de características de espectros individuales. Crédito:DOI:10.1038 / s41598-021-95756-3
Investigadores de la Universidad de Sevilla (Universidad de Sevilla) han desarrollado y patentado un prototipo para detectar de forma remota virus (incluido el SARS-CoV-2 sintético) depositados en superficies, analizar imágenes tomadas en múltiples longitudes de onda, las llamadas imágenes hiperespectrales, una técnica comúnmente utilizada en astrofísica. En la reducción y análisis de los espectros han participado astrónomos de Calar Alto e IAA-CSIC. La investigación está en curso con muestras humanas de coronavirus.
Un grupo de investigadores con sede en España y, particularmente, en andalucía, ha diseñado una nueva técnica óptica que les permite detectar la presencia de virus en gotas de fluidos o en residuos secos esparcidos sobre una superficie. El trabajo está dirigido por el Prof. Emilio Gómez-González, Catedrático de Física Aplicada en la Escuela de Ingeniería ETS de la Universidad de Sevilla. La investigación, patrocinado por el Instituto de Salud "Carlos III, "ha dado como resultado una técnica patentada capaz de analizar simultáneamente numerosas muestras, sin necesidad de tocarlos ni utilizar reactivos.
La nueva técnica se basa en el apilamiento de imágenes hiperespectrales, es decir, imágenes tomadas en múltiples longitudes de onda en los rangos visible e infrarrojo cercano. Además de procesarlos mediante algoritmos estadísticos avanzados e inteligencia artificial. Se ha aplicado para detectar dos tipos de virus sintéticos, generalmente se toman como modelos para el SARS-CoV-2 (lentivirus sintéticos y coronavirus), en dos líquidos (solución salina y saliva artificial). Los resultados de estos trabajos se publican hoy en Informes científicos . Los investigadores continúan trabajando activamente en el análisis de muestras humanas de SARS-CoV-2.
El método se basa en imágenes hiperespectrales, utilizado recientemente para detectar patógenos, principalmente bacterias y hongos, en la industria agrícola y la biología. Sin embargo, el presente trabajo va más allá, desarrollar y extender esta tecnología al sector de la salud, para detectar virus a través de un procesamiento innovador y complejo. Para resumir, el sistema registra imágenes de las muestras dispuestas en una matriz y determina las posiciones en las que se detecta el virus así como su concentración.
