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Mascarillas especializadas que pueden detectar la enfermedad renal con solo respirar sobre ellas

Peer-Reviewed Publication

American Chemical Society

Mascarillas especializadas que pueden detectar la enfermedad renal con solo respirar sobre ellas

image: Entre las capas de tela de esta mascarilla FFP2 hay un sensor de gas especializado que podría ayudar a diagnosticar la enfermedad renal crónica mediante la respiración de una persona. view more 

Credit: Adaptado de ACS Sensors 2025, DOI: 10.1021/acssensors.4c03227

Las mascarillas quirúrgicas ayudan a evitar la propagación de patógenos transmitidos por el aire y, por tanto, se usaron ampliamente durante la pandemia de COVID-19. En la actualidad, una mascarilla modificada también podría proteger a una persona al detectar afecciones de salud, como la enfermedad renal crónica. Los investigadores que publican un artículo en ACS Sensors incorporaron un sensor de respiración especializado en la tela de una mascarilla para detectar metabolitos asociados con dicha enfermedad. En las pruebas iniciales, el sensor casi siempre identificó con éxito a las personas que padecían la enfermedad.

Los riñones eliminan los desechos producidos por los procesos metabólicos del organismo. No obstante, en el caso de la enfermedad renal crónica (ERC), estos órganos se han dañado y dejan de funcionar con el tiempo, lo que puede producir vastas consecuencias en la salud de una persona. Los Centros para el Control y la Prevención de Enfermedades de Estados Unidos calculan que 35 millones de estadounidenses padecen ERC, y muchos más podrían tener esta afección sin saberlo, quizás en una etapa temprana. En la actualidad, los profesionales médicos diagnostican la enfermedad midiendo los metabolitos en la sangre o la orina, pero el uso de sistemas de bajo coste y tecnología simple (como aquellos elaborados con caramelos especializados) podrían facilitar el proceso.

Los sensores químicos de respiración son otra herramienta de diagnóstico que se está investigando en este momento, porque las personas con ERC exhalan concentraciones elevadas de amoníaco, un compuesto químico vinculado a la afección. No obstante, el amoníaco también se vincula a otras afecciones. Corrado Di Natale y sus colaboradores querían crear un sensor específico que detectara, al mismo tiempo, el amoníaco y otros metabolitos relacionados con la ERC.

A fin de facilitar su uso, incorporaron el sensor a un objeto conocido: la mascarilla quirúrgica. Para crear el sensor de respiración, primero, el equipo recubrió los electrodos de plata con un polímero conductor que se suele utilizar en los sensores químicos. El polímero se modificó con porfirinas (moléculas sensibles a compuestos volátiles) para aumentar la sensibilidad. Los electrodos recubiertos se colocaron entre las capas de una mascarilla médica desechable y los cables conectaron el dispositivo a un lector electrónico. Cuando ciertos gases interactuaban con este polímero especializado, se producía un cambio medible en la resistencia eléctrica. Estos experimentos iniciales con aire confirmaron la gran sensibilidad del sensor a los metabolitos relacionados con la ERC, como el amoníaco, el etanol, el propanol y la acetona.

Posteriormente, se probaron las mascarillas especializadas en 100 personas. Casi la mitad de los participantes tenía un diagnóstico de ERC y la otra mitad (grupo de control) no. Los sensores detectaron varios compuestos en la respiración de los participantes, y el análisis estadístico de los datos reveló un patrón claro que distinguía a los participantes con ERC del grupo de control. El 84 % y el 88 % de las veces el sensor del equipo identificó correctamente cuando un paciente tenía ERC (verdadero positivo) o no (verdadero negativo), respectivamente. Además, los resultados sugieren que los datos del sensor pueden utilizarse para calcular la etapa de la ERC, lo que podría ser muy útil en el proceso de diagnóstico.

Los investigadores afirman que estos hallazgos presentan la posibilidad de realizar un monitoreo sencillo, no invasivo y rentable de los pacientes con ERC.

Sergio Bernardini y Annalisa Noce, coautores del estudio, afirman que «Se espera que la implementación de esta tecnología mejore el tratamiento de los pacientes con ERC al facilitar la identificación oportuna de los cambios en la progresión de la enfermedad».

Los autores agradecen el financiamiento del proyecto NextGenerationEU de la Unión Europea.

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