Inspirados en el potencial de la nariz de los perros para detectar enfermedades con alta eficacia, un grupo de científicos desarrollaron un sistema en miniatura 200 veces más sensible a los aromas que el de los canes. Este sistema está equipado con tecnología de aprendizaje automático (ML, por sus siglas en inglés), el cual se encarga deinterpretar el aroma en enfermedades posibles de detectar por medio del olor.
Muchos estudios han demostrado, perros profesionalmente entrenados son capaces de detectar enfermedades, incluyendo cánceres como el de pulmón, de mama, de ovarios y de próstata por medio de su olfato. Incluso, por medio de su olfato, estos animales podrían ser capaces de detectar el nuevo coronavirus, SARS-CoV-2. Sin embargo, entrenar el olfato de los perros requiere de mucho tiempo y su capacidad de rastreo se ve limitada con los años.
En un estudio publicado en la revista PLOS One por el investigador del Instituto Tecnológico de Massachussets(MIT) Andreas Mershin, en conjunto con otras universidades y organizaciones, se detalló el funcionamiento del nuevo dispositivo. Un sistema detector ‘en miniatura’, equipado con receptores olfativos de mamíferos diseñados para actuar como sensores. Así, estos sensores captan señales de aromas que son enviadas en tiempo real a tecnología básica comparada con la de teléfonos inteligentes.
Además, estos detectores de olores están equipados con algoritmos desarrollados bajo ML, los cuales pueden recibir y procesar aromas con alta efectividad y así detectar alguna enfermedad en el paciente. También, estos dispositivos podrían ser utilizados en la detección de fugas de gas o presencia de humo en caso de un incendio.
Según Mershin, este dispositivo es 200 veces más sensible en comparación a la nariz de los perros en términos de detectar e identificar pequeñas moléculas de aromas diferentes. Sin embargo, en términos de interpretar con alta efectividad estas moléculas en enfermedades, es “100 por ciento más tonto”. Es en este punto donde el aprendizaje automático hace su trabajo, al intentar encontrar los patrones de las moléculas de la forma en que los perros pueden hacerlo.
Mershin y su equipo planean, en un futuro, estos pequeños sistemas se encuentren instalados en los teléfonos inteligentes de la misma manera que una cámara. Sin embargo, será necesario de un trabajo más amplio por parte del aprendizaje automático para usar este dispositivo como herramienta para diagnosticar enfermedades sin necesitar de un laboratorio. Así, este diminuto sistema podría sustituir a los perros entrenados en un futuro y facilitar el trabajo científico de pruebas y diagnósticos.
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