Un científico de la Universidad de Utah con muestras de Salmonella. EFE

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Algoritmos contra la salmonella

Inteligencia artificial & Ciencia

Algoritmos contra la salmonella

Cada año la salmonella infecta a 550 millones de personas en todo el mundo. Según los datos de la Organización Mundial de la Salud (OMS), un 10% de la población mundial la contraerá o la ha contraído desde el pasado mes de enero.

Gracias a los avances de la medicina, la salmonella, o salmonelosis, ya no supone una fuerte amenaza para la salud de la población, más allá de casos que se han dado en personas de muy avanzada edad o en niños recién nacidos, que tienen más problemas para combatir sus efectos.

Esta bacteria suele vivir en los intestinos de los animales y provoca una de las enfermedades diarreicas más comunes, aunque según los datos de la OMS entre un 60% y un 80% de los casos se quedan sin diagnosticar dada su levedad. Entre los síntomas más habituales están la fiebre brusca, el dolor abdominal, la diarrea, las náuseas y los vómitos, y lo más normal es que en unos cuantos días acaben por desaparecer. Son molestos, pero la enfermedad tiene un ínfimo porcentaje de mortalidad.

Lo habitual es que los humanos nos contagiemos cuando comemos un animal que era portador de la bacteria, o cuando estamos en contacto con dichos animales y luego nos tocamos la boca o los ojos y la bacteria entra en nuestro cuerpo. También puede ser que comamos un vegetal que contenía la enfermedad porque un animal lo ha tocado, o porque ha estado en contacto con las heces en una plantación.

Salvo situaciones aisladas, la salmonella ya no es una enfermedad que deba preocupar seriamente a las autoridades sanitarias, pero si podemos evitar que se den nuevos casos, ¿por qué no enfocarnos en ello? Eso mismo pensaron en la Universidad de Georgia, en el sureste de Estados Unidos, donde un grupo de científicos ha decidido utilizar la Inteligencia Artificial y el Machine Learning para acabar con la enfermedad. Algoritmos contra la salmonella.

Datos y más datos

Los expertos de la institución estadounidense se han dedicado a recoger datos de los ocho últimos grandes brotes de salmonella en el país, ocurridos todos en los últimos 15 años, con la intención de aprender lo máximo posible de la enfermedad.

El modelo no es perfecto, pero han sido capaces de que el algoritmo identifique y divida a los posibles animales culpables del contagio en siete tipos diferentes, con una tasa de acierto bastante alta.

Para ello se han enfocado en la Salmonella Typhimurium, una de las variantes más habituales en suelo norteamericano, y han estudiado su genoma y composición hasta sacar más de 1.400 secuencias, tal y como recoge The Verge. Con esas muestras, sacadas de cerdos, vacas y pájaros salvajes de todo el mundo, han conseguido elaborar un modelo con el que alimentar el motor de Machine Learning.

El gran desafío consiste en la considerable dificultad para identificar correctamente los diferentes tipos de salmonella. El virus se divide en dos grandes familias, Bongori y Enterica, de las que pueden salir hasta 2.500 cepas diferentes. Un caos que han conseguido resolver gracias a la Inteligencia Artificial.

«Hemos monitorizado los patógenos transmitidos por los alimentos usando una secuencia genómica completa. […] Hemos descubierto que la fuente de la mayor parte de estos patógenos puede ser predicha a través de los datos de una cadena de ADN completa», explica el estudio presentado por los científicos de la Universidad de Georgia, y publicado en la revista del Centro para el Control y Prevención de las Enfermedades de Estados Unidos.

Como explica el resumen en la página web de dicha publicación, el equipo dirigido por el doctor Shaokang Zhang, ha conseguido «atribuir correctamente siete de los ocho grandes casos de contagio en Estados Unidos entre 1998 y 2013 al animal que era la fuente».

Lo han conseguido aplicando un tipo de algoritmo conocido como bosque aleatorio, especialmente útil a la hora de reducir la influencia sobre los datos para que sean lo más puros posibles. La idea básica de esta técnica es que la información se agrupa en diferentes árboles, con ramas que van bajando, para tratar de predecir o de clasificar un suceso.

España, entre los líderes en contagios

El avance de este tipo de técnicas para la prevención y la rápida contención de un contagio de salmonella es muy importante para la salud pública de países como España. El nuestro es el cuarto territorio de Europa con más contagios, pues en 2017, el último año del que tenemos datos, se registraron hasta 9.426 casos.

En cualquier caso, la cifra es sensiblemente más baja que la de Alemania, donde hubo 14.052 infecciones, o la de República Checa y Reino Unido, que se ocuparon los otros dos cajones de este negativo podio con 11.473 y 10.177 casos contagios respectivamente.

Uno de los últimos sucesos preocupantes en España ocurrió el pasado mes de julio, cuando 90 personas se intoxicaron al ingerir un alimento en mal estado en un restaurante chino de Merida. Nueve de ellos tuvieron que ser hospitalizados, aunque las autoridades sanitarias locales no consideraron que revistiera gravedad ya que ni clausuraron el local. Se ve que no se tomaban a la salmonella tan en serio como en Georgia.

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