Unos 8 millones de personas padecen Chagas, una enfermedad parasitaria potencialmente mortal endémica en América Latina. Investigadores de la UPM, Spotlab, el ISCIII, la Universidad Mayor de San Simón en Bolivia, el CIBER-BBN y la Fundación Mundo Sano han creado una IA que detecta el parásito en tiempo real con un móvil acoplado a un microscopio.

La enfermedad de Chagas, o tripanosomiasis americana, es una enfermedad parasitaria potencialmente mortal causada por el parásito Trypanosoma cruzi. En 2026 se estima que unos 8 millones de personas en el mundo están infectadas, que la enfermedad causa más de 10.000 muertes cada año y que más de 100 millones de personas están en riesgo de contraerla. Es endémica en 21 países de América Latina y se transmite sobre todo por las heces de las chinches triatominas (vinchucas), pero también a través de alimentos contaminados, de madre a hijo o por transfusiones.

En su fase aguda, cuando hay muchos parásitos circulando, la enfermedad puede diagnosticarse observando al microscopio una muestra de sangre o, en algunos casos —como en personas inmunodeprimidas—, de líquido cefalorraquídeo. «Pero este examen requiere de personal especializado y mayor tiempo para el reconocimiento de estos parásitos, y en muchas zonas afectadas con establecimientos de salud de baja complejidad, se cuenta con un solo personal de laboratorio con escasa o nula experiencia, que imposibilita realizar un control cruzado para la identificación del parásito y confirmar el resultado, lo cual dificulta el diagnóstico», explica la Dra. Mary Cruz Torrico, de la Universidad Mayor de San Simón en Cochabamba, Bolivia.

Para superar estas limitaciones, investigadores de la compañía de IA para diagnóstico e investigación biofarmacéutica SpotLab, el Instituto de Salud Carlos III (ISCIII) y la Universidad Politécnica de Madrid (UPM), el CIBER-BBN, junto con la Universidad Mayor de San Simón (Cochabamba, Bolivia) y la Fundación Mundo Sano, han desarrollado un sistema portátil de inteligencia artificial (IA) capaz de detectar y contar los parásitos de Chagas en tiempo real. El sistema acopla la cámara de un teléfono móvil al ocular de un microscopio óptico convencional mediante un adaptador impreso en 3D y ejecuta los modelos de IA en el propio móvil, sin necesidad de conexión a internet ni de equipos costosos.

Para entrenar y validar el sistema, los investigadores usaron muestras humanas de sangre y de líquido cefalorraquídeo procedentes de Bolivia, además de muestras de modelos animales. El modelo principal alcanzó una precisión en torno al 86% en muestras humanas y analiza cada imagen en unos 350 milisegundos. En una prueba piloto en laboratorio, en la que una persona examinaba las muestras con el móvil, el sistema detectó más del 96 % de los parásitos presentes, una sensibilidad muy alta que lo hace especialmente útil como herramienta de cribado. El especialista humano mantiene siempre la última palabra y revisa las detecciones.

«El análisis se realiza directamente en un teléfono móvil conectado a un microscopio convencional, sin necesidad de conexión a internet ni de equipamiento costoso. Esto permite acercar el diagnóstico a entornos con recursos limitados y facilitar su acceso en cualquier parte del mundo», la Dra. Lin Lin, investigadora principal del proyecto por parte de SpotLab.

Los resultados acaban de publicarse en la prestigiosa revista PLOS Neglected Tropical Diseases y los modelos de IA están disponibles de forma abierta para que la comunidad científica pueda descargarlos y probarlos.

«Lo que hace unos años podía parecer ciencia ficción hoy empieza a ser una realidad. La suma de experiencia en parasitología, microscopía, ingeniería e inteligencia artificial ha permitido reinventar el uso de una herramienta tan clásica como el microscopio. Ahora tenemos por delante otro reto fundamental: trasladar este desarrollo desde la publicación científica a su utilización en condiciones reales, allí donde más se necesita», señala la Dra. María Flores-Chavez, investigadora principal del proyecto por parte del Instituto de Salud Carlos III.

La Dra. María Jesús Ledesma, investigadora principal del proyecto por parte de la Universidad Politécnica de Madrid, destaca: «Esta innovación tiene un enorme potencial para mejorar el diagnóstico y el seguimiento de la enfermedad de Chagas, especialmente en entornos con recursos limitados. Además, su diseño modular permite adaptarla a la detección de otros parásitos y enfermedades, lo que la convierte en una solución escalable para hacer frente a las enfermedades tropicales desatendidas, en línea con los objetivos marcados por la Organización Mundial de la Salud».

La investigación ha contado con el apoyo del programa H2020 de la Unión Europea, la Fundación Bill y Melinda Gates, el programa de doctorados industriales de la Comunidad de Madrid, el Ministerio de Ciencia, Innovación y Universidades de España y NextGenerationEU.

Imágenes

El sistema detecta en tiempo real el parásito del Chagas con un móvil acoplado a un microscopio, durante su uso en un laboratorio de Bolivia. Autores: SpotLab y Mary Cruz Torrico.

Enlaces de interés:

Referencia: Lin L, Solano AV, Gonzales F, Torrico MC, Illanes D, Díez N, Bermejo-Peláez D, Dacal E, Vallés-López R, Pastor L, Mancebo-Martín R, Ledesma-Carbayo MJ, Luengo-Oroz M, Rubio JM, Flores-Chavez M. (2026). Artificial intelligence algorithm for real-time detection and counting of Trypanosoma cruzi parasites using smartphone microscopy. PLoS Neglected Tropical Diseases, 20(5):e0012955. doi: 10.1371/journal.pntd.0012955