Un equipo de investigación de la Universidad Nacional de Pusan ha desarrollado un sensor portátil con forma de protector bucal que mide de forma continua, mientras se lleva puesto en la boca, la concentración de una enzima que indica cuánto avanza la inflamación de las encías. Hasta ahora, los kits de autodiagnóstico de periodontitis funcionaban dejando caer una vez el enjuague bucal sobre una tira reactiva y leyendo el valor en 5 minutos, pero este nuevo dispositivo deja que la saliva se filtre por sí sola mientras se lleva puesto el protector bucal y emite valores de forma continua. El sistema pasó por validación de laboratorio y pruebas de saliva en 60 adultos, y junto con él se desarrolló un modelo de aprendizaje profundo para interpretar la señal.
Una cavidad artificial con la forma de la enzima atrapa el objetivo
La sustancia que mide este sensor es la aMMP-8 (metaloproteinasa de matriz activa 8), una enzima que se libera junto con el colágeno de las encías cuando los glóbulos blancos lo degradan. En lugar de anticuerpos, el equipo de investigación polimerizó el monómero o-fenilendiamina (o-PD) sobre el electrodo en presencia de la proteína diana aMMP-8 y luego retiró dicha proteína, creando así una cavidad grabada con la forma exacta de la proteína. Este método se llama polímero de impronta molecular (MIP) y, a diferencia de los anticuerpos, resiste mejor el calor y los productos químicos y puede conservarse durante más tiempo. Mediante simulaciones de dinámica molecular y química cuántica se calculó de antemano qué posiciones de aminoácidos se adhieren con más fuerza al o-PD, diseñando así la especificidad de la cavidad; y el electrodo fabricado reaccionó de forma clara solo ante la aMMP-8, incluso al mezclarla con otras sustancias inflamatorias de tamaño y carga similares (TNF-α, MMP-1, MMP-9, IL-1β).
La concentración se lee por el grado de cambio en la resistencia
Sobre la superficie del electrodo se aplicó una fina capa de óxido de grafeno, un material de carbono, y encima de esta se apiló la capa de polímero de impronta molecular. El óxido de grafeno actúa como capa intermedia que aumenta la sensibilidad de la medición de impedancia, es decir, cuánto se bloquea la corriente eléctrica cuando una solución en la que ocurren reacciones de oxidación-reducción pasa por la superficie del electrodo. Cuando la aMMP-8 entra y queda atrapada en la cavidad, la resistencia eléctrica aumenta, y a partir de la magnitud de ese cambio se calcula la concentración. El límite de detección fue de 82 ng/mL y el límite de cuantificación de 250 ng/mL, y al medir de forma repetida 100 electrodos se obtuvo una tasa de reproducibilidad superior al 90%. En los experimentos con muestras estándar, más del 95% de los valores medidos se ubicaron dentro de un margen de error clínicamente confiable, y en muestras de saliva de tres grupos (personas sanas, pacientes con periodontitis y personas recuperadas tras el tratamiento) se observó una alta correlación con la prueba estándar existente (ELISA), con un coeficiente de correlación de 0,92.
Un filtro y un chip inalámbrico integrados en el protector bucal
El electrodo del sensor se colocó dentro de una boquilla de silicona, perforando un canal por el que pasa la saliva a través de una membrana de hidrogel de alcohol polivinílico (PVA, un polímero muy hidrófilo). Esta membrana de pretratamiento reduce impurezas como los restos celulares y facilita la difusión de la aMMP-8 hacia el sensor. La tasa de recuperación de la proteína tras atravesar la membrana fue de aproximadamente el 80%. El chip inalámbrico y el circuito están integrados, por lo que los valores medidos se transmiten directamente a la aplicación del smartphone. A diferencia de los kits de autodiagnóstico, en los que se deposita una muestra sobre una tira reactiva, aquí los valores se acumulan simplemente con llevarlo puesto, sin necesidad de tomar una muestra aparte ni de cambiar la tira.
El aprendizaje profundo clasifica la señal en niveles
Los valores de impedancia que salen del electrodo no son más que un gráfico a simple vista, pero el equipo de investigación los convirtió en imágenes de 128×128 y entrenó con ellas una red neuronal convolucional (CNN). El método de aprendizaje automático convencional, que solo observa unos pocos valores preseleccionados por una persona, alcanzó una precisión del 89,6% únicamente en el rango donde la diferencia de concentración era clara (0 frente a 200 ng/mL), y cayó hasta el 68,9% en el rango con diferencias pequeñas (100 frente a 200 ng/mL). En cambio, el modelo de aprendizaje profundo entrenado tras convertir los datos en imágenes mostró una precisión superior al 99,5% en ambos rangos. Se utilizó un método de aprendizaje por transferencia: se preentrenó el modelo con muestras estándar de laboratorio y luego se añadieron unos pocos datos de pacientes para volver a entrenarlo. Sin embargo, este método no elimina la limitación del reducido número de pacientes.
Estos resultados se confirmaron reclutando a 60 adultos voluntarios en un único centro, el Hospital Universitario de la Universidad Nacional de Pusan, por lo que la precisión del modelo de aprendizaje profundo también refleja qué tan bien distinguió los rangos de concentración dentro de este conjunto de datos, y no en grupos de pacientes diversos de varios hospitales. Aún queda por confirmar si la misma precisión se reproduce en distintas clínicas y si el protector bucal, todavía en fase de prototipo, sigue dando valores estables tras un uso prolongado. Este estudio hace avanzar la señal química que indica la inflamación de las encías, pasando de una medición única con tira reactiva a una medición continua mientras se lleva puesto, y logra una estructura en la que un polímero de impronta molecular (en lugar de anticuerpos) atrapa el objetivo y una red de aprendizaje profundo interpreta esa señal.