Sono stati pubblicati sulla rivista EbioMedicine i risultati di una interessante ricerca che è stata finanziata dagli US National Institutes of Health’s National Heart, Lung, and Blood Institute, il Chan-Zuckerberg BioHub e la Bill e Melinda Gates Foundation e che ha portato alla realizzazione di un’applicazione, denominata Bacticount, per smartphone, in grado di identificare i tipi di batteri nel tempo di un’ora. Il gruppo è stato guidato dal Prof. Michael Mahan della University of California, Santa Barbara (UCSB) e dal Prof. Tom SOH della Stanford University. Questo metodo permette quindi di ridurre in maniera drastica i tempi che oggi vengono richiesti per raggiungere gli stessi risultati e che possono essere quantificati in 18-28 ore. L’importanza della riduzione dei tempi sta nel fatto che questa si traduce in un più precoce inizio del trattamento e quindi della guarigione e della convalescenza. I ricercatori hanno messo alla prova questo metodo con le comuni e diffuse infezioni delle vie urunarie, ma il suo impiego va inteso in maniera estensiva. Il sistema si basa sulla fotocamera dello smartphone e su un kit diagnostico, chiamato smaRT-Lamp, composto da una piastra calda, luci a LED, una mini-centrifuga e una scatola. Il sistema può essere utilizzato per analizzare un campione di urine, di feci o di sangue del paziente dopo aver ottenuto il lisato dello stesso. Escludendo il costo dello Smartphone, il materiale necessario può essere ottenuto con una spesa inferiore ai 100 USD. I risultati ottenuti dai ricercatori si sono dimostrati sovrapponibili a quelli ottenuti con i metodi tradizionali e non sono stati registrati falsi positivi diversi rispetto ai metodi in uso. Gli Autori sono convinti che questo metodo potrà essere utilizzato soprattutto nei paesi in via di sviluppo anche in assenza di specialisti per ottenere una diagnosi tempestiva. Per coloro che fossero interessati l’App è disponibile gratuitamente e si può scaricare da Google Play Store.
5 ottobre 2018
Disponibile gratuitamente un’applicazione che permette l’identificazione batterica con l’impiego di uno smartphone
Smartphone-based pathogen diagnosis in urinary sepsis patients
Lucien Barnes, Douglas M. Heithoff, H. (...) Tom Soh, Michael J. Mahan.
EbioMedicine, In Press; Published online: September 20, 2018
https://www.ebiomedicine.com/article/S2352-3964(18)30356-6/fulltext