En muchos laboratorios, identificar con precisión qué bacteria se encuentra en una muestra puede ser una tarea complicada y lenta. La información necesaria suele estar dispersa y en idiomas que no todos dominan, como el inglés. Para resolver este problema, un equipo de científicos argentinos desarrolló Maldi-Bot, una herramienta de inteligencia artificial que interpreta resultados microbiológicos en español y es accesible desde celulares y computadoras.
El proyecto fue llevado adelante por investigadores del Instituto Nacional de Enfermedades Infecciosas, dependiente de ANLIS/Malbrán, junto con especialistas de la Facultad de Farmacia y Bioquímica y del Hospital de Clínicas José de San Martín, ambos de la Universidad de Buenos Aires. Esta innovación busca ayudar a profesionales de la salud a interpretar diagnósticos complejos con mayor rapidez y precisión, incluso en laboratorios con menos recursos.
La doctora Mónica Prieto, jefa del Servicio de Bacteriología Especial del INEI, explicó que Maldi-Bot funciona como un asistente digital que analiza datos obtenidos mediante espectrometría de masas Maldi-Tof, una técnica que examina la composición bacteriana. "Maldi-Bot recomienda los pasos a seguir, especialmente si el resultado no es concluyente, si aparecen microorganismos poco habituales o si el técnico tiene dudas sobre la identificación", detalló Prieto.
Este desarrollo fue presentado en el último congreso de la Sociedad Argentina de Infectología y cuenta con el respaldo de la directora de ANLIS Malbrán, Claudia Perandones, quien destacó que "Maldi-Bot simboliza la articulación entre ciencia, innovación tecnológica y salud pública". Incluso el Ministro de Salud de la Nación, Mario Lugones, visitó la institución para conocer la herramienta.
Antes de la llegada de Maldi-Bot, los técnicos enfrentaban múltiples obstáculos. Los resultados de bacterias a menudo son parecidos y pueden confundirse, lo que genera interpretaciones erróneas que afectan el diagnóstico. Además, la falta de información accesible en español y la dependencia de manuales extensos en inglés complicaban aún más la tarea.
El equipo desarrollador tomó en cuenta estas dificultades y, tras consultar a 45 laboratorios públicos y privados que ya usaban la espectrometría MALDI-TOF, diseñó una aplicación que funciona perfectamente en dispositivos móviles y computadoras. Su base de datos fue revisada y actualizada por expertos, y el sistema responde a consultas sin necesidad de usar términos técnicos complicados.
¿Cómo funciona Maldi-bot?
Maldi-Bot se apoya en guías argentinas, normas internacionales y literatura científica seleccionada para garantizar que sus respuestas estén siempre basadas en evidencia y protocolos confiables. Además, explica qué significa cada dato y sugiere pruebas adicionales si es necesario, lo que ayuda a tomar decisiones clínicas rápidas y acertadas.
Para validar su utilidad, la herramienta fue probada durante seis semanas por 18 profesionales en cinco laboratorios de alta complejidad en Argentina. El resultado fue contundente: el 100% dijo que era fácil o muy fácil de usar, y el 80% dejó de consultar manuales en papel o buscar en internet. Maldi-Bot resolvió más del 80% de las consultas, y en solo un 20% no pudo dar respuesta inmediata, principalmente en casos de bacterias poco documentadas.
Una característica destacada es su capacidad para sugerir pruebas moleculares cuando el diagnóstico no es seguro, apoyándose en normas internacionales que se actualizan anualmente. Esto convierte al bot también en una herramienta educativa que fomenta la formación continua en microbiología.
Actualmente, Maldi-Bot solo identifica bacterias, pero la investigadora Prieto adelantó que "el año próximo presentaremos la segunda versión del Maldi-Bot para identificar hongos". El equipo planea seguir ampliando la base de datos, incorporar aportes de los usuarios y realizar actualizaciones constantes para reducir los vacíos de información.
Además, están trabajando en la traducción completa al inglés y buscan alianzas con laboratorios y sociedades de microbiología de otros países. En su artículo publicado en The Microbe, destacaron que "nuestro objetivo es que Maldi-Bot escale, sea colaborativo y que la orientación clínica basada en evidencia se ofrezca en cualquier idioma".
La directora de ANLIS Malbrán, Claudia Perandones, resaltó que la herramienta posiciona a Argentina como un referente regional e internacional en inteligencia artificial aplicada al diagnóstico. También subrayó que "a través de la herramienta se puso a disposición del sistema sanitario, de forma simple y accesible, el conocimiento generado por nuestra institución".
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