Investigadores de varias instituciones estadounidenses y chinas han desarrollado un sistema basado en inteligencia artificial para detectar rápidamente el movimiento de enjambre en las bacterias mediante una sola imagen borrosa, proporcionando una alternativa eficiente y menos subjetiva a los métodos tradicionales.

Históricamente, identificar la motilidad en bacterias implicaba un proceso cualitativo y laborioso que dependía del ojo experimentado del observador. Este nuevo método, al entrenar un clasificador de enjambre basado en redes neuronales profundo, permite la clasificación rápida y objetiva de imágenes de bacterias como Enterobacter sp. SM3, con una sensibilidad del 97.44% y especificidad del 100% en pruebas cegadas. Esta tecnología demostró ser robusta incluso con especies bacterianas distintas, como Serratia marcescens DB10 y Citrobacter koseri H6.

La capacidad del sistema para generalizar a especies bacterianas diversas sin necesidad de reentrenamiento es fundamental debido a la heterogeneidad de las muestras biológicas, lo que prevé aplicaciones diagnósticas ampliadas en escenarios clínicos y de investigación. Aplicaciones futuras incluyen herramientas portátiles o integraciones en teléfonos inteligentes para el diagnóstico rápido in situ, bien sea en infecciones del tracto urinario o enfermedades inflamatorias intestinales.

El modelo utiliza una red neuronal tipo DenseNet que integra un módulo de atención para mejorar la precisión, sorteando artefactos de borde problemáticos en las imágenes. Esto se traduce en un aumento en la capacidad de la red para discernir patrones motrices específicos de las bacterias, abriendo el camino para pruebas de motilidad menos invasivas y más rentables.

Más allá de su rendimiento técnico, este avance incide en la forma en que los investigadores abordan el estudio de la motilidad bacteriana. La automatización en la interpretación de estos datos podría desmarcarse del sesgo humano y elevar el rendimiento en entornos de alto volumen de muestras.

La posibilidad de aplicar este enfoque a nivel portátil indica no solo un avance teórico importante sino una evolución hacia prácticas diagnósticas más versátiles y accesibles. La búsqueda de mejores herramientas para el diagnóstico sin la necesidad de equipamientos costosos y personal altamente especializado se alza como un faro de innovación en el manejo de enfermedades de base bacteriana. En esencial, transformar imágenes borrosas en respuestas claras y precisas impulsa un futuro diagnóstico más ágil y certero.