La malaria es una enfermedad febril provocada por el parásito Plasmodium que se trasmite a través de la picadura de mosquitos hembra infectados del género Anopheles.

Según la Organización Mundial para la Salud (OMS), cada año se notifican cerca de 229 millones de personas infectadas por malaria, de las cuales fallecen más de 400.000.[1] Al igual que el COVID-19, el paludismo puede propagarse de forma asintomática, lo que hace que las pruebas de campo generalizadas sean vitales para contener los brotes y salvar vidas.

Actualmente existen numerosas estrategias destinadas a la lucha contra la malaria. Algunas de ellas han dado como resultado que, recientemente, países como El Salvador o China hayan sido acreditados como países libres de malaria por la OMS.

Una de las principales estrategias para hacer frente al paludismo consiste en el control y la vigilancia de la enfermedad. Todo ello, mediante una gestión cuidadosa y coordinada en países endémicos a través del reparto de mosquiteras con insecticida, el tratamiento farmacológico y la realización de test de diagnóstico de la malaria.

Sin embargo, en muchas de las zonas más afectadas por la malaria, como es la región subsahariana de África,  el acceso a pruebas de microscopía de buena calidad o anticuerpos es limitado.

Esto supone un gran desafío en el abordaje de la enfermedad, ya que, sin diagnóstico, el tratamiento se retrasa o se basa únicamente en los síntomas que tiene el paciente y que, a veces, son similares a los de otras enfermedades infecciosas.

“Origami”, una nueva alternativa para detectar la malaria en las zonas más remotas de África

Tal y como señala un informe de la OMS sobre el control de la transmisión de la malaria, es necesario disponer de pruebas rápidas y eficaces para detectar el paludismo, incluso, en las zonas más remotas. Asimismo, es recomendable que los diagnósticos por malaria estén integrados de manera digital en los sistemas regionales o nacionales para la gestión de casos y vigilancia de la enfermedad.

Con este objetivo, un grupo de investigadores de la Universidad de Glasgow, en colaboración con la División de Control de Vectores del Ministerio de Salud de Uganda, han creado unos dispositivos que permiten a personas con conocimientos médicos básicos realizar pruebas diagnósticas de malaria en las comunidades rurales y de bajos recursos más afectadas por la enfermedad.[2]

Esta prueba diagnóstica se efectúa a través de un sistema conocido como “origami”, similar a la PCR o a los test rápidos, también conocidos como RDT (“Rapid Diagnostic Tests”), pero más fácil de usar y un coste inferior.

Este nuevo sistema se basa en hojas plegadas de papel encerado, y el procedimiento se conoce como amplificación isotérmica mediada por bucle, o LAMP (“Loop-mediated isothermal amplification”).

Los científicos hicieron una prueba sobre campo en dos colegios ugandeses. Como resultado, se diagnosticó la malaria en un 98% de los test que se realizaron. Estos resultados se confirmaron mediante una segunda prueba por PCR, lo que indicaban que el diagnóstico LAMP con papel podía proporcionar a las comunidades pruebas de detección más rápidas, eficaces y mejores.

Smartphones para controlar los contagios por malaria

Otro de los retos marcados por la OMS es crear un sistema digital que permita al Gobierno efectuar un seguimiento eficaz de los contagios por malaria.

La amplia distribución de teléfonos inteligentes en África podría ser fundamental para ayudar a los territorios endémicos, incluso en las zonas rurales más remotas, a realizar pruebas diagnósticas y a compartir los resultados de manera segura a las autoridades sanitarias.

En este sentido, los científicos desarrollaron, además, una aplicación de diagnóstico anexa al sistema “origami” que garantiza la confidencialidad de los pacientes, y en la que solamente los profesionales sanitarios puedan acceder a los resultados. Además, el teléfono móvil permite analizar los datos e identificar el tipo de Plasmodium causante de la infección.

Finalmente, estos resultados son compartidos de manera inalámbrica con las autoridades sanitarias regionales o nacionales.

Referencias:

[1] Organización Mundial de la Salud. “World Malaria Report 2020”. https://www.who.int/publications/i/item/9789240015791 (Consultado: Septiembre 2021).

[2] Guo, X., Khalid, M.A., Domingos, I. et al. “Smartphone-based DNA diagnostics for malaria detection using deep learning for local decision support and blockchain technology for security”. Nat Electron 4, 615–624 https://www.nature.com/articles/s41928-021-00612-x (Consultado: Septiembre 2021).