En muchos laboratorios, identificar con precisión qué bacteria está presente en una muestra requiere consultar manuales complejos o información dispersa, muchas veces disponible solo en inglés.
Para simplificar ese proceso, un grupo de científicos argentinos creó Maldi-Bot, una herramienta de inteligencia artificial que ofrece respuestas claras en español y puede usarse desde cualquier computadora o celular, dentro y fuera del país.
El desarrollo estuvo a cargo de investigadores del Instituto Nacional de Enfermedades Infecciosas (ANLIS/Malbrán), la Facultad de Farmacia y Bioquímica y el Hospital de Clínicas José de San Martín de la Universidad de Buenos Aires.
El bot está diseñado para orientar a profesionales de la salud cuando los resultados de un diagnóstico microbiológico son difíciles de interpretar. Los detalles del estudio fueron publicados en la revista The Microbe.
“Creamos un asistente digital que interpreta los datos generados por la espectrometría de masas Maldi-Tof, un equipo que analiza la composición de las bacterias. Maldi-Bot sugiere los pasos a seguir, especialmente cuando el resultado es poco claro, aparecen microorganismos inusuales o el técnico tiene dudas sobre la identificación”, explicó a Infobae la doctora Mónica Prieto, jefa del Servicio de Bacteriología Especial del INEI.
La herramienta también fue presentada en el último congreso de la Sociedad Argentina de Infectología (SADI).
Según Prieto, esta innovación puede democratizar el acceso a información especializada y “igualar las oportunidades de diagnóstico preciso entre laboratorios grandes y pequeños, incluso aquellos con menos recursos o con dificultad para acceder a guías técnicas costosas o materiales en otros idiomas”.
Un sistema como este permitiría que más pacientes reciban un tratamiento adecuado a tiempo y que el conocimiento de expertos se comparta sin barreras.
“Puede facilitar decisiones clínicas basadas en evidencia, de manera instantánea y gratuita”, destacó Prieto. El proyecto también contó con la participación de Igor Palotay, Florencia Rocca, Claudia Barberis, Marisa Almuzara y Carlos Vay.
Dudas y obstáculos antes del bot
El desarrollo de Maldi-Bot nació a partir de las experiencias y comentarios de los 45 laboratorios públicos y privados del país que ya utilizaban la espectrometría de masas MALDI-TOF.
Uno de los principales problemas era que muchas bacterias arrojan perfiles muy similares, lo que genera interpretaciones confusas y aumenta el riesgo de error en el diagnóstico. Eso podía llevar a equivocaciones sobre qué microorganismo estaba realmente presente en una muestra.
Otra dificultad frecuente era la falta de información rápida en español. Las soluciones más completas estaban disponibles en manuales extensos en inglés o en bases de datos complejas y poco accesibles. Así, aunque el uso del MALDI-TOF -capaz de analizar bacterias en cuestión de minutos- se había expandido, la interpretación de los resultados seguía sin un criterio estandarizado.
Frente a este escenario, el equipo de investigadores se propuso crear una herramienta inmediata, en español y validada por laboratorios de referencia, que también pudiera ser útil fuera de los grandes centros urbanos.
Cómo desarrollaron Maldi-Bot y qué resultados logró
La solución se materializó en una aplicación accesible desde computadoras y celulares.
Maldi-Bot funciona con una base de datos de bacterias revisada y actualizada por expertos, y un motor capaz de comprender consultas en lenguaje simple, sin necesidad de términos técnicos. De esta manera, entrega respuestas claras, confiables y validadas.
La información que ofrece combina guías de laboratorios argentinos de referencia, normas internacionales y literatura científica especializada.
El asistente interpreta preguntas sobre identificación bacteriana, resultados poco concluyentes o dudas clínicas, y explica qué significa cada hallazgo junto con las pruebas adicionales que podrían realizarse.
“Las respuestas están respaldadas por protocolos y evidencia científica, lo que garantiza confianza en cada caso”, subrayó la doctora Mónica Prieto.