{"id":14116,"date":"2025-11-17T21:15:07","date_gmt":"2025-11-17T21:15:07","guid":{"rendered":"https:\/\/revistanyt.com.ar\/online\/?p=14116"},"modified":"2025-11-17T21:15:07","modified_gmt":"2025-11-17T21:15:07","slug":"la-anlis-malbran-desarrollo-un-algoritmo-de-inteligencia-artificial-para-la-identificacion-rapida-y-precisa-de-patogenos-alimentarios","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/revistanyt.com.ar\/online\/la-anlis-malbran-desarrollo-un-algoritmo-de-inteligencia-artificial-para-la-identificacion-rapida-y-precisa-de-patogenos-alimentarios\/","title":{"rendered":"La ANLIS Malbr\u00e1n desarroll\u00f3 un algoritmo de inteligencia artificial para la identificaci\u00f3n r\u00e1pida y precisa de pat\u00f3genos alimentarios"},"content":{"rendered":"

Se trata de una aplicaci\u00f3n tecnol\u00f3gica que permite diferenciar en minutos Listeria monocytogenes de otras listerias no pat\u00f3genas y as\u00ed reducir los riesgos de brotes. La innovaci\u00f3n recibi\u00f3 un premio del Instituto Argentino de Inteligencia Artificial (INARIA).<\/strong><\/span><\/p>\n

La ANLIS Malbr\u00e1n, a trav\u00e9s del Instituto Nacional de Enfermedades Infecciosas (INEI) y la Unidad Operativa de Inteligencia Artificial y Ciencia de Datos en Salud P\u00fablica, desarroll\u00f3 una herramienta basada en inteligencia artificial que permite diferenciar con alta precisi\u00f3n, rapidez y confiabilidad\u00a0Listeria monocytogenes<\/em>\u00a0-pat\u00f3gena y causante de listeriosis, una enfermedad grave en el ser humano- de\u00a0Listeria innocua<\/em>, que no es infecciosa pero tiene relevancia en la industria alimentaria. Este avance permite evitar falsos positivos, reducir los riesgos de brotes y fortalecer la seguridad alimentaria y la salud p\u00fablica en el pa\u00eds.<\/p>\n

La listeriosis es una infecci\u00f3n causada por la bacteria\u00a0Listeria monocytogenes<\/em>, generalmente contra\u00edda por el consumo de alimentos contaminados. Afecta principalmente a personas con sistemas inmunitarios debilitados, adultos mayores, reci\u00e9n nacidos y mujeres embarazadas.<\/p>\n

En este sentido, la directora de la ANLIS Malbr\u00e1n, Dra. Claudia Perandones, destac\u00f3 que \u201cen la actualidad,\u00a0Listeria monocytogenes<\/em>\u00a0representa una de las amenazas m\u00e1s significativas para la seguridad alimentaria en la industria moderna, lo que exige medidas de control rigurosas y protocolos de detecci\u00f3n r\u00e1pida para proteger la salud de la poblaci\u00f3n. Desde el Malbr\u00e1n, nuestros equipos est\u00e1n incorporando inteligencia artificial aplicada al diagn\u00f3stico, que permite una mejor y m\u00e1s precisa toma de decisiones para la gesti\u00f3n sanitaria nacional\u201d.<\/p>\n

\u201cNuestro pa\u00eds contin\u00faa consolid\u00e1ndose como referente regional e internacional en la articulaci\u00f3n de la tecnolog\u00eda, la ciencia y salud p\u00fablica\u201d, finaliz\u00f3 la titular del Malbr\u00e1n.<\/p>\n

Por su parte, la bioqu\u00edmica del INEI y l\u00edder del proyecto, Mar\u00eda Florencia Rocca, se\u00f1al\u00f3 que \u201clos m\u00e9todos tradicionales presentan limitaciones para diferenciar las especies de Listeria, ya que suelen requerir pruebas adicionales o PCR espec\u00edficas, lo que retrasa la respuesta entre cuatro y siete d\u00edas. Con esta aplicaci\u00f3n se puede identificar en cuesti\u00f3n de minutos\u201d.<\/p>\n

Finalmente, la jefa del Servicio de Bacteriolog\u00eda Especial del INEI, Dra. M\u00f3nica Prieto, aclar\u00f3 que \u201ceste desarrollo no solo contribuye a mejorar la vigilancia de listeriosis, sino que adem\u00e1s constituye una prueba de concepto que podr\u00e1 aplicarse a otros pat\u00f3genos alimentarios de importancia para la salud p\u00fablica\u201d.<\/p>\n

La nueva herramienta, innovadora y de acceso gratuito, utiliza datos obtenidos mediante espectrometr\u00eda de masas Maldi-Tof (Matrix-Assisted Laser Desorption\/Ionization \u2013 Time of Flight), y fue entrenada y validada con espectros generados en distintas condiciones experimentales y en diversas plataformas internacionales.<\/p>\n

El desarrollo fue realizado por la ANLIS Malbr\u00e1n a trav\u00e9s de un trabajo conjunto entre el INEI y la Unidad Operativa de Inteligencia Artificial y Ciencia de Datos en Salud P\u00fablica, liderada por Elian Chocker y Juan Doppler. La herramienta es de uso sencillo y puede integrarse en laboratorios de microbiolog\u00eda de todo el pa\u00eds. Adem\u00e1s, el proyecto sent\u00f3 las bases para ampliar el modelo a otras especies bacterianas y sistemas de subtipificaci\u00f3n, promoviendo el uso responsable de la inteligencia artificial aplicada a la microbiolog\u00eda diagn\u00f3stica.<\/p>\n

Recientemente, el algoritmo recibi\u00f3 un reconocimiento especial en los premios del Instituto Argentino de Inteligencia Artificial (INARIA), en la categor\u00eda \u201cInvestigaci\u00f3n Cient\u00edfica y Desarrollo Tecnol\u00f3gico\u201d. Estos galardones, en su primera edici\u00f3n (2025), distinguen proyectos que promueven una inteligencia artificial \u00e9tica y transformadora, con impacto social y ambiental positivo en \u00e1mbitos como la educaci\u00f3n, la innovaci\u00f3n productiva, la gobernanza, la investigaci\u00f3n cient\u00edfica y la sostenibilidad.<\/p>\n

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Esta iniciativa refuerza el liderazgo del INEI de la ANLIS Malbr\u00e1n en innovaci\u00f3n tecnol\u00f3gica en la Argentina y la regi\u00f3n. Asimismo, consolida su cooperaci\u00f3n internacional con el Centro para el Control y la Prevenci\u00f3n de Enfermedades (CDC) de los Estados Unidos a trav\u00e9s de la plataforma MicrobeNet. Este a\u00f1o, la red recibi\u00f3 un reconocimiento del CDC tras demostrar que la integraci\u00f3n de su base de datos permiti\u00f3 elevar significativamente las tasas de identificaci\u00f3n microbiana fuera de los Estados Unidos: del 59 % en 2017 al 76 % en 2024.<\/p>\n

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Fuente: www.inaria.ar<\/a><\/span><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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