Entrenaron a un grupo de abejas para detectar muestras infectadas con SARS-CoV-2

La pandemia de COVID-19 puso de manifiesto la necesidad de contar con métodos de prueba rápidos y confiables para detectar nuevas enfermedades virales, tanto en humanos como en animales.

Es que las infecciones y otras patologías provocan cambios fisiológicos detectables en el perfil de compuestos orgánicos volátiles (COV) de animales y seres humanos, y además este perfil difiere entre individuos sanos e infectados.

Así, los COV ofrecen una huella dactilar de olor basada en el sexo, la edad, la dieta, el historial genético y las condiciones metabólicas, lo que hace que la huella dactilar sea única para cada individuo. Esta huella dactilar, cuando se analiza, ofrece información relevante sobre la salud del individuo, lo que impulsa el desarrollo de un método de prueba rápido basado en COV.

Con esa información, investigadores de los Países Bajos capacitaron con éxito a abejas Apis mellifera para identificar visones infectados con el síndrome respiratorio agudo severo 2 (SARS-CoV-2). Mediante el uso de protocolos de acondicionamiento pavloviano, entrenaron rápidamente a los insectos para que respondieran específicamente a los olores de visones infectados, lo que destaca la posibilidad de hacer que las abejas formen parte de un sistema de diagnóstico más amplio del SARS-CoV-2.

Según los resultados del estudio publicado en el servidor de preimpresión bioRxiv, “el ensayo de evaluación diagnóstica muestra que las pruebas que utilizan abejas tienen una especificidad del 86% y una sensibilidad del 92%”.

Los investigadores probaron dos protocolos de entrenamiento diferentes para evaluar el desempeño de las abejas en términos de tasa de aprendizaje, retención de memoria y precisión, y desarrollaron una prueba rápida y no invasiva en la que se prueban varias abejas en paralelo en las mismas muestras para obtener resultados fiables sobre el estado de salud de un sujeto.

Con la ayuda de los datos obtenidos de los experimentos de entrenamiento, simularon una prueba de evaluación de diagnóstico para calcular la eficacia potencial de su prueba de diagnóstico.

“Sugerimos que un diagnóstico basado en abejas puede ofrecer una prueba rápida y confiable que proporcione un adición de entrada baja a los métodos de prueba actualmente disponibles -aseguraron los autores en la publicación-. Una prueba de diagnóstico basada en abejas podría ser particularmente relevante para las comunidades remotas y en desarrollo que carecen de los recursos y la infraestructura necesarios para los métodos de prueba convencionales”.

Según evidenciaron los resultados del estudio, las abejas solas tienen una sensibilidad y especificidad limitadas en el diagnóstico, ya que las pruebas de retención para el protocolo 2 muestran que 24 horas después del acondicionamiento, el 67% de las abejas identificaron correctamente la muestra infectada (sensibilidad) y el 58% de las abejas identificaron correctamente la muestra sana (especificidad). Por lo tanto, el uso paralelo de varias abejas en la misma muestra puede mejorar eficazmente el rendimiento diagnóstico. En ese caso, un diagnóstico se basaría en la reacción de un cierto número de abejas (llamado umbral de diagnóstico) a la muestra analizada.

En resumen, los hallazgos de este estudio sugieren que las abejas podrían ser útiles en el diagnóstico de SARS-CoV-2 y potencialmente en el diagnóstico de otras enfermedades infecciosas.

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