Argentina | La ANLIS Malbrán desarrolló un algoritmo de inteligencia artificial para la identificación rápida y precisa de patógenos alimentarios
Prensa Ministerio de Salud
La ANLIS Malbrán, a través del Instituto Nacional de Enfermedades Infecciosas (INEI) y la Unidad Operativa de Inteligencia Artificial y Ciencia de Datos en Salud Pública, desarrolló una herramienta basada en inteligencia artificial que permite diferenciar con alta precisión, rapidez y confiabilidad Listeria monocytogenes -patógena y causante de listeriosis, una enfermedad grave en el ser humano- de Listeria innocua, que no es infecciosa pero tiene relevancia en la industria alimentaria. Este avance permite evitar falsos positivos, reducir los riesgos de brotes y fortalecer la seguridad alimentaria y la salud pública en el país.
La listeriosis es una infección causada por la bacteria Listeria monocytogenes, generalmente contraída por el consumo de alimentos contaminados. Afecta principalmente a personas con sistemas inmunitarios debilitados, adultos mayores, recién nacidos y mujeres embarazadas.
En este sentido, la directora de la ANLIS Malbrán, Dra. Claudia Perandones, destacó que “en la actualidad, Listeria monocytogenes representa una de las amenazas más significativas para la seguridad alimentaria en la industria moderna, lo que exige medidas de control rigurosas y protocolos de detección rápida para proteger la salud de la población. Desde el Malbrán, nuestros equipos están incorporando inteligencia artificial aplicada al diagnóstico, que permite una mejor y más precisa toma de decisiones para la gestión sanitaria nacional”.
“Nuestro país continúa consolidándose como referente regional e internacional en la articulación de la tecnología, la ciencia y salud pública”, finalizó la titular del Malbrán.
Por su parte, la bioquímica del INEI y líder del proyecto, María Florencia Rocca, señaló que “los métodos tradicionales presentan limitaciones para diferenciar las especies de Listeria, ya que suelen requerir pruebas adicionales o PCR específicas, lo que retrasa la respuesta entre cuatro y siete días. Con esta aplicación se puede identificar en cuestión de minutos”.
Finalmente, la jefa del Servicio de Bacteriología Especial del INEI, Dra. Mónica Prieto, aclaró que “este desarrollo no solo contribuye a mejorar la vigilancia de listeriosis, sino que además constituye una prueba de concepto que podrá aplicarse a otros patógenos alimentarios de importancia para la salud pública”.
La nueva herramienta, innovadora y de acceso gratuito, utiliza datos obtenidos mediante espectrometría de masas Maldi-Tof (Matrix-Assisted Laser Desorption/Ionization – Time of Flight), y fue entrenada y validada con espectros generados en distintas condiciones experimentales y en diversas plataformas internacionales.
El desarrollo fue realizado por la ANLIS Malbrán a través de un trabajo conjunto entre el INEI y la Unidad Operativa de Inteligencia Artificial y Ciencia de Datos en Salud Pública, liderada por Elian Chocker y Juan Doppler. La herramienta es de uso sencillo y puede integrarse en laboratorios de microbiología de todo el país. Además, el proyecto sentó las bases para ampliar el modelo a otras especies bacterianas y sistemas de subtipificación, promoviendo el uso responsable de la inteligencia artificial aplicada a la microbiología diagnóstica.
Recientemente, el algoritmo recibió un reconocimiento especial en los premios del Instituto Argentino de Inteligencia Artificial (INARIA), en la categoría “Investigación Científica y Desarrollo Tecnológico”. Estos galardones, en su primera edición (2025), distinguen proyectos que promueven una inteligencia artificial ética y transformadora, con impacto social y ambiental positivo en ámbitos como la educación, la innovación productiva, la gobernanza, la investigación científica y la sostenibilidad.