El País .– Un consorcio internacional entre Europa y África trabaja para crear un nuevo tratamiento oral e incluir las nuevas tecnologías para mejorar el diagnóstico de esta enfermedad tropical desatendida. Un teléfono móvil, un algoritmo de inteligencia artificial (IA) y una patología mortífera pero curable. Estos son los elementos del desafío de Spotlab, una start-up de la Universidad Politécnica de Madrid, que aspira a emitir en tiempo real diagnósticos precisos de leishmaniasis visceral, una de las dolencias tropicales más olvidadas del mundo. Una nueva herramienta convierte un microscopio normal en uno inteligente para digitalizar las imágenes y contribuir así al desarrollo del algoritmo. Es solo una de las múltiples actividades de este consorcio europeo y africano, liderado por la Iniciativa para Enfermedades Desatendidas (DNDi, en inglés), que aspira a revolucionar los métodos de diagnóstico a través de la IA y a desarrollar el primer tratamiento oral disponible contra la dolencia, dos medidas que avanzan hacia una posible curación.   Conocida también como kala azar (fiebre negra en hindi), la leishmaniasis visceral provoca entre 20.000 y 40.000 muertes cada año, más de medio millón de infectados y es, después de la malaria, la segunda infección parasitaria más mortal en África. Transmitida a través de la picadura de la mosca de arena, está directamente vinculada con las malas condiciones habitacionales, la malnutrición, los desplazamientos de población y los cambios ambientales y climáticos. La Organización Mundial de la Salud (OMS) calcula que anualmente se producen en todo el mundo entre 50.000 y 90.000 nuevos casos de leishmaniasis visceral, la forma más grave de la enfermedad (también la hay cutánea o mucocutánea), de los que solo se notifican a la OMS entre un 25% y un 45%.   Frente a esa problemática surge VL-INNO, un proyecto de la Cooperación de Europa y los Países en Desarrollo sobre Ensayos Clínicos (EDCTP, en inglés) que tiene como objetivo mejorar las actuales pruebas diagnósticas mediante la aplicación de IA y asegurar la calidad del tratamiento con la creación del primer fármaco oral. En una enfermedad como el kala azar, que si no se trata es fatal en el 95% de los casos y cuya terapia actual es antigua y conlleva costes y efectos adversos en los pacientes, el acceso al diagnóstico y tratamiento precoces son esenciales, ya que “acorta la transmisión del parásito y, por tanto, limita la propagación de la enfermedad”, explica Koert Ritmeijer, especialista en Kala Azar de Médicos Sin Fronteras, una organización puntera que junto a DNDi encontró un nuevo régimen de tratamiento para los pacientes co-infectados con VIH. La región de África Oriental es el segundo mayor foco de esta enfermedad a nivel global, después de la India. Tal y como explica la investigadora principal del proyecto, Eleni Ayele, en una entrevista telefónica desde la Universidad de Gondar, en Etiopía, “las pruebas de diagnóstico rápido disponibles, llamadas rk39, tienen poca sensibilidad en pacientes africanos, lo que conduce a que se pierdan casos y a que los pacientes no reciban tratamiento”. ¿Las razones? Tomas de muestras y tinciones de aspirado de bazo o médula ósea inadecuadas, escasa experiencia de los laboratorios, uso de microscopios antiguos y de baja resolución y necesidad de una parasitemia (evaluar la intensidad de la infección midiendo la presencia de parásitos en sangre) relativamente alta para ser detectada, cita la experta. Siguiendo la hoja de ruta de la OMS, donde se recomienda la creación de una prueba de diagnóstico rápido más sensible que mejore el tratamiento del kala azar en África Oriental, el trabajo de este consorcio puede suponer un adelanto en la lucha mundial contra la enfermedad. Universalizar el diagnóstico Elena Dacal, parasitóloga y coordinadora de los proyectos de salud global de Spotlab, explica a El País cómo funciona Adaptaspot, la nueva herramienta que están desarrollando: “El sistema alinea la cámara del móvil con el microscopio usando una pieza fabricada con una impresora 3D, de tal manera que la muestra se ve a través de la pantalla del smartphone”. Luego, añade, “las imágenes obtenidas con el teléfono móvil se suben a la plataforma a través de una aplicación, donde se entrenan los algoritmos para que sean capaces de reconocer y cuantificar los parásitos de leishmaniasis”. Cuando comience a aplicarse, las muestras se almacenarán de forma remota y permanente en la plataforma para que los expertos de todo el mundo implicados en el proyecto puedan acceder a ellas y ver si han sido recogidas y procesadas de forma correcta, sin necesidad de que haya un especialista que las evalúe en el lugar donde se recoge.   “Tradicionalmente, los controles de calidad los hacía un experto en microscopía en el lugar. Los nuevos algoritmos de IA lograrán que la muestra sea transmitida en tiempo real: ni el smartphone ni el tipo de microscopio ni el experto van a influir”, explica Isra Cruz, director del Departamento de Salud Internacional en la Escuela Nacional de Sanidad del Instituto de Salud Carlos III (ISCIII), otra de las organizaciones implicadas en este proyecto. Dicho de otra forma, y tal y como lo expresan los entrevistados para este reportaje: el objetivo final es universalizar el diagnóstico.   Desarrollado en España, el algoritmo está siendo entrenado con muestras recogidas en Etiopía. En una entrevista telefónica, Arega Yeshanew, la coordinadora de actividades del Centro de Investigación y Tratamiento de Leishmaniasis (LRTC), explica desde el laboratorio etíope cómo estas tecnologías podrán contribuir a la cura de la enfermedad: “Cuando una imagen del parásito se recoja correctamente y se suba a la plataforma, podremos solucionar el problema del diagnóstico y tendremos más posibilidades de tratar a pacientes porque no los perderemos. A veces damos resultados negativos cuando son positivos: estas tecnologías van a evitar esos fallos”.   A pesar de que ha transcurrido más de un siglo desde que el doctor paraguayo Luis Enrique Migone diagnosticara en 1911 el primer caso de leishmaniasis visceral en humanos, la enfermedad sigue hoy en día planteando preguntas a las que los expertos todavía no han encontrado respuesta: “Desconocemos la razón por la cual el mismo tratamiento no es efectivo para los pacientes en africanos cuando sí funciona en Asia. Probablemente, sea multifactorial y esté relacionado