SALUD
La herramienta para 'smartphones' analiza la imagen del resultado del test rápido de diagnóstico de la infección. "Ayuda a una clasificación rápida de casos"
Una muestra del mosquito que transmite la malaria visto al microscopio en detalle.
Carmen Fernández Barcelona
Actualizado Domingo, 9 agosto 2026 - 01:17
La malaria causa medio millón de muertes anuales globalmente, según la Organización Mundial de la Salud (OMS); es la primera causa de fiebre en personas migrantes y viajeros y, de las enfermedades parasitarias, es la que tiene peor pronóstico en nuestro medio, donde no es endémica.
Las mutaciones en el parásito que la causa y las resistencias a antimaláricos complican el abordaje de esta enfermedad transmitida por mosquitos. Y hay otro problema añadido: es importante tratar precozmente a los pacientes que pueden evolucionar rápidamente hacia formas graves de la enfermedad, pero detectarlos a tiempo no es fácil, y menos en zonas donde la experiencia clínica es limitada y el acceso a recursos especializados se concentra en muy pocos hospitales, tal y como sucede en España.
Para saber más
Justo en una solución para paliar este último hándicap trabajan científicos de la Universidad Rovira i Virgili (URV) de Tarragona y el Instituto de Salud Global de Barcelona (ISGlobal). Están desarrollando una herramienta para teléfono móvil que permite analizar la imagen del resultado del test rápido de diagnóstico de la malaria, una prueba que funciona mediante flujo lateral y su interpretación se basa en la aparición de líneas de color (rosadas, rojas o violetas).
Con la combinación, además de detectarse la infección (es lo que hace el test) se puede identificar a los pacientes que pueden desarrollar formas graves de la enfermedad (es lo que hace la herramienta de móvil). Además, está última hace el análisis en menos de seis minutos, permitiendo así decidir el traslado inmediato de la persona infectada a un dispositivo asistencial en el que puedan tratarla precozmente.
Los resultados de esta nueva herramienta (que complementa los test) los han publicado en Biosensors and Bioelectronics. En el artículo concluyen que «este estudio ilustra cómo las tecnologías de biodetección establecidas, combinadas con herramientas de salud digital, pueden adaptarse para abordar la creciente necesidad de evaluar la gravedad de la malaria».
En concreto, «demostramos que el pan-pLDH, si bien es menos específico que el PfHRP2 para el diagnóstico, aporta valor añadido como biomarcador pronóstico al ayudar a diferenciar los casos graves de los no complicados en cuestión de minutos en el punto de atención. Junto con la interpretación de vídeo mediante smartphone, las pruebas de flujo lateral pueden leerse de forma más rápida y consistente, reduciendo la variabilidad del usuario y extendiendo su utilidad más allá del diagnóstico para apoyar la clasificación temprana de los pacientes».
Como se ha citado, el análisis se centra en dos biomarcadores producidos por el parásito: la proteína Pf HRP2, específica de Plasmodium falciparum (suele generar la forma más grave de la enfermedad) y la enzima panlactado deshidrogenasa (pan- pLDH ), presente en Plasmodium spp. Mediante inmunoensayos de laboratorio y test de flujo lateral (similares a los test de embarazo o los utilizados en la pandemia de covid-19), los investigadores compararon la capacidad de los dos marcadores tanto para diagnosticar la malaria como para identificar los casos de más gravedad.
Los resultados muestran que, aunque Pf HRP2 es muy precisa para confirmar la infección, el pan-pLDH es especialmente útil para distinguir a los pacientes con riesgo de gravedad, incluso cuando se utiliza en tests rápidos sencillos. «Esta diferencia es clave desde el punto de vista clínico, ya que permite obtener información relevante para la toma de decisiones sin necesidad de equipamiento de laboratorio complejo», según Claudio Parolo, investigador Ramon y Cajal del Departamento de Ingeniería Química de la URV y investigador externo asociado del ISGlobal.
La investigación la lideran Parolo y Daniel Camprubí, investigador del ISGlobal y especialista del Servicio de Salud Internacional del Hospital Clínic Barcelona, y se ha desarrollado en el marco de la tesis doctoral de Júlia Pedreira, investigadora predoctoral en ISGlobal. Ha contado también con el apoyo del equipo de ciencia de datos coordinado por Paula Petrone, del Barcelona Supercomputing Center-Centro Nacional de Supercomputación (gestiona el superordenador MareNostrum 5), para el análisis cuantitativo.