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DIAGNÓSTICO IN VITRO

Diagnóstico in vitro de flavivirus: virus de la Hepatitis C (HCV) y ZikaDiagnóstico in vitro de Metapneumovirus aviar (aMPV)

Los ensayos basados en la RT-qPCR diseñados para amplificar las secuencias específicas de los virus, como el SARS-CoV-2, son el método principal que se utiliza actualmente para la detección de infecciones activas ya que es muy sensible y específico. Las pruebas suelen tardar entre 4 y 6 horas en completarse, pero los requisitos logísticos para enviar las muestras clínicas hacen que el tiempo de entrega sea de al menos 24 horas. Además, es un método costoso y requiere de personal especializado para su ejecución e interpretación.

 

Es necesario disponer de tests moleculares para la detección de virus que sean rápidos, muy sensibles y específicos, y disponer de ellos incluso en el propio domicilio. Es especialmente necesario y urgente para el caso del SARS-CoV-2, virus causante de la pandemia que actualmente está afectando a más de 200 países.

 

En BioAssays, estamos desarrollando un novedoso sistema de detección para los virus SARS-CoV-2, Hepatitis C y Zika utilizando nanosondas: secuencias cortas complementarias al material genético viral. Las nanosondas están unidas a nanopartículas que, al detectar el virus, precipitan provocando un cambio de color visible a simple vista, eliminando la necesidad de disponer de equipamiento específico y personal cualificado, por lo que podrá realizarse fuera de la clínica.

 

Ciertamente, la implementación de un sistema de diagnóstico basado en nanosondas para la detección rápida y específica del virus es muy compleja dada la alta identidad entre las secuencias de diferentes miembros de una misma familia de virus. Sin embargo, en BioAssays disponemos de las herramientas y las competencias necesarias para cumplir con éxito nuestros objetivos.

 

El diseño de este sistema para la detección de virus permitirá también el rápido desarrollo de esta tecnología para la detección de futuros virus emergentes.

Financiado por la Consejería de Educación e Investigación de la Comunidad de Madrid. Referencia de proyecto  IND2017/BMD-7683.