MORELIA, Mich., 11 de mayo de 2019.- En el Instituto Tecnológico de Morelia (ITM) encabezan un proyecto de investigación para facilitar y agilizar el trabajo a microscopistas del Laboratorio de Salud Pública estatal, en la Detección de Bacilos Ácido-Alcohol Resistentes (BAAR) para Diagnosticar Tuberculosis Pulmonar.

Esta prueba del análisis de baciloscopia de diagnóstico de tuberculosis es el método más utilizado para detectar y combatir la enfermedad en los países pobres o subdesarrollados debido a su bajo costo.

Destacaron que el impacto social y mundial es importante, pues ayudará a cumplir la meta establecida por la Organización Mundial de la Salud (OMS) de erradicar dicha enfermedad para 2030. Destacaron que la tuberculosis es un problema que afecta a una tercera parte de la población mundial, de la cual solo 10 por ciento la desarrolla.

En 2017, 10 millones de personas enfermaron de tuberculosis y 1,6 millones murieron por esta enfermedad (entre ellos, 0,3 millones de personas con VIH); Se estima que en 2017 enfermaron de tuberculosis 1 millón de niños, de los cuales 230 mil niños murieron debido a esta causa.

Respecto al panorama nacional, México tiene una incidencia anual de más de 19 mil casos y una mortalidad de 2 mil enfermos, del que 10 por ciento se asocia a VIH/SIDA y 15 por ciento a diabetes confirmada.

El método de diagnóstico, basado en baciloscopias, consiste en tomar muestras de esputo del paciente y procesarlas mediante un método de tinción específico de Ziehl-Neelsen, usado en el sistema de salud pública a nivel nacional.

El método de procesamiento de imágenes para identificar BAAR en basiloscopias de diagnóstico es un proceso cansado y pueden recurrir en posibles falsos resultados debido a la fatiga provocada en la revisión de las laminillas; con el proyecto de investigación se pretende que esta detección sea más rápida y con mayor precisión.

De acuerdo con el estudiante, la mayor complejidad del proyecto se debe a que existe una amplia variabilidad en los tonos de las imágenes debido a las baciloscopias lo cual no permite una segmentación adecuada en las imágenes.

Estas variaciones se deben a una gran cantidad de factores, por ejemplo, la técnica del laboratorista que las realiza, tiempos de exposición a los procesos de tinción y decoloración e incluso las marcas de los reactivos.

En el mencionado proyecto se realiza la aportación científica de un procesamiento matemático de imágenes que permita mejorar las imágenes con el fin de eliminar la variabilidad de las mismas y realizar una detección adecuada de BAAR por medio de segmentación; por el lado tecnológico se automatiza la captura de imágenes con el fin obtener las imágenes en igualdad de condiciones.