UASLP desarrolla inteligencia artificial para detectar virus en aguas residuales

La Universidad Autónoma de San Luis Potosí (UASLP), a través del Centro de Investigación en Ciencias de la Salud y Biomedicina (CICSaB), impulsa un proyecto de investigación que combina inteligencia artificial, microscopía de alta resolución y bioinformática para automatizar la clasificación de virus presentes en aguas residuales, con el propósito de fortalecer la vigilancia epidemiológica y contribuir a la toma oportuna de decisiones en materia de salud pública. 

El doctor Juan Carlos Cuevas Tello, jefe de la Unidad de Investigación en Bioinformática del CICSaB, explicó que el objetivo del proyecto "Clasificación de virus en aguas residuales con algoritmos de inteligencia artificial", desarrollado en el marco del 32 Verano de la Ciencia de la UASLP, no está orientado al tratamiento del agua, sino al monitoreo de los microorganismos que circulan en una determinada región. 

"Es un mecanismo epidemiológico para saber qué virus están circulando en ciertas regiones a través del agua residual", indicó el investigador. Añadió que esta estrategia cobró relevancia durante la pandemia de COVID-19, cuando muchas personas no se realizaban pruebas diagnósticas. "Monitorear las aguas residuales te permite una vigilancia epidemiológica sin necesidad de que la gente se haga pruebas; antes de que las personas lleguen a los hospitales, ya sabes qué virus están circulando y las autoridades de salud pueden tomar medidas preventivas", señaló. 

El proyecto reúne el trabajo de especialistas en enfermedades infecciosas, microscopía y bioinformática. A partir de imágenes obtenidas mediante microscopios de alta resolución, los algoritmos de inteligencia artificial son entrenados para identificar automáticamente partículas virales, eliminando la subjetividad del análisis humano y reduciendo tiempos y costos asociados con técnicas tradicionales de biología molecular. 

"Lo que buscamos es que la computadora sea la que determine qué partículas hay y de qué tipo, convirtiéndose en un sistema automatizado que clasifique los virus presentes en las muestras", explicó Cuevas Tello. Agregó que la inteligencia artificial permite analizar detalles a nivel de píxeles que el ojo humano difícilmente distingue, lo que incrementa la precisión del proceso y representa una herramienta de gran valor para la salud pública. 

Actualmente, el proyecto concentra sus esfuerzos en el monitoreo de virus asociados con enfermedades respiratorias, como influenza y coronavirus, aunque también existen líneas de investigación relacionadas con patógenos causantes de enfermedades gastrointestinales. Además, el equipo desarrolla modelos predictivos que permiten anticipar periodos de mayor incidencia de enfermedades respiratorias. 

Como parte de esta investigación participa Abraham Obed Flores Velázquez, estudiante del sexto semestre de Ingeniería Biomédica de la Facultad de Ciencias, quien destacó que el Verano de la Ciencia le ha permitido aplicar los conocimientos adquiridos en las aulas en un proyecto con impacto social. 

"Entrar a un entorno de investigación con doctores que saben del tema te motiva a seguir investigando y descubrir nuevas cosas que pueden ayudar a la población. Es algo muy gratificante", expresó. 

El universitario explicó que ha colaborado tanto en el procesamiento químico de las muestras como en la obtención de micrografías y el desarrollo de algoritmos para la clasificación de virus. Reconoció que la experiencia también transformó su perspectiva profesional. "Pensaba dedicarme a trabajar en una empresa o un hospital, pero ahora me está gustando mucho la investigación y me gustaría seguir por esta rama de la inteligencia artificial", comentó.