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  • Comparan desempeño de métodos para detectar la malaria

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Una prueba rápida para el diagnóstico de la malaria sería el método más apropiado para detectar esta enfermedad en personas de la Amazonia brasileña que ya presentan síntomas. 
 
Cuando se trata de malaria asintomática, un sistema computacional diseñado para este propósito demostró ser efectivo bajo ciertas condiciones.
 
Estas son las conclusiones de una investigación que comparó cuatro técnicas de diagnóstico de la malaria, publicada en el Malaria Journal del 6 de mayo.
 
La detección del parásito transmisor de la malaria, Plasmodium, se hace generalmente analizando una gota gruesa de sangre bajo microscopio, pero esta técnica requiere de laboratorio y personal experto, que no siempre existen en áreas remotas.
 
En busca de alternativas mejores, científicos brasileros obtuvieron muestras de sangre de 311 habitantes con síntomas de malaria en el estado de Rondonia, Brasil.
 
Las muestras fueron analizadas con microscopio, a través de una prueba rápida que detecta proteínas específicas producidas por los parásitos de la malaria (RDT-Optimal-IT) y con una técnica de biología molecular (PCR Anidada) que identifica el ADN de las cuatro especies de Plasmodium que causan malaria.
 
La PCR Anidada detectó el mayor número de casos y  entregó resultados más específicos tanto en el diagnóstico de la malaria sintomática como asintomática, pero es cara y técnicamente compleja.
 
La prueba rápida “tiene el mejor desempeño cuando se trata de personas con síntomas de malaria, pero cuyo examen de sangre de gota gruesa ha salido negativo porque el número de parásitos en la sangre era bajo”, dijo a SciDev.Net  Bruno Andrade, uno de los autores de la investigación.
 
Para establecer qué método era superior para diagnosticar la malaria asintomática, los científicos brasileños estudiaron a 380 personas de una comunidad ribereña de Rondonia.
 
La microscopía resultó decepcionante, porque sólo logró 61 por ciento de diagnósticos correctos comparado con el 80 por ciento obtenido por un software computacional basado en redes neuronales artificiales (MalDANN).
 
Este sistema computacional fue alimentado con una base de datos de otro estudio, pero sólo dio buenos resultados cuando, además de información epidemiológica, se incluyeron los niveles de dos sustancias presentes en el plasma sanguíneo (interleukina 10 e inteferon-gamma).
 
Andrade dijo a SciDev.Net que la aplicación de los resultados de esta investigación en otros lugares del globo donde la malaria es endémica “requeriría, idealmente, de un estudio que use protocolos estandarizados en el que participen centros de investigación de varios continentes”.
 

Referencias

Malaria Journal 2010, 9:117

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