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Una empresa biotecnológica catalana desarrolla un test sanguíneo para detectar la covid

La detección se podría hacer a través de una analítica rutinaria

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Una empresa biotecnológica catalana desarrolla un test sanguíneo para detectar la covid

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La empresa biotecnológica catalana Blueberry Diagnostics ha desarrollado un test sanguíneo para el diagnóstico del SARS-CoV-2. La herramienta parte de la base que una infección por este virus deja una huella en la sangre, a modode patrón, asociada con un nivel anormalmente bajo de glóbulos blancos en sangre (linfopenia), también de plaquetas (trombocitopenia), aumento de los niveles de aspartat aminotransferasa, aumento de los niveles de alanina aminotransferasa y de los niveles de proteína C reactiva. La empresa desarrolló una primera versión del test en mayo con una sensibilidad del 92% y una especificidad del 65% pero gracias a un acuerdo con el gobierno de Andalucía se estableció un estudio que ha permitido llegar al 100% de sensibilidad y especificidad.

Gracias a este acuerdo, la compañía pudo tener acceso a la base de datos de los pacientes reclutados en el estudio 'Evaluation of Routine Blood Tests for Diagnostics of Suspectes Coronavirus Disease 2019'. En base a esta segunda fase, también se consiguió un segundo algoritmo capaz de discriminar a los pacientes con peor pronóstico para priorizar su tratamiento.

Posteriormente, los algoritmos obtenidos se han convertido en árboles de decisión (modelos de predicción), que permite su uso en la práctica clínica. Estos se liberalizarán mediante una licencia pública de Atribución–NoComercial-Sin Derivados 4.0, «a requerimiento expreso»de la biotecnológica en el acuerdo de transferencia de tecnología suscrito.

Estos árboles de decisión tendrían que permitir avanzar en la detección de los positivos y se presentan como una alternativa menos costosa que las PCR y que se pueden incluir en los test de sangre rutinarios.

Blueberry Diagnostics es una empresa catalana especializada en el desarrollo de tests basados en inteligencia artificial y 'machine learning' para la detección adelantada y el manejo preciso de enfermedades.

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