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SINC – La contaminaci\u00f3n fecal es cada vez m\u00e1s habitual en r\u00edos y reservas h\u00eddricas. La concentraci\u00f3n de poblaciones incrementa la demanda de agua y a la vez genera un alto volumen de aguas residuales, tanto humanas como animales. Por ello, un equipo multidisciplinar de bi\u00f3logos e inform\u00e1ticos espa\u00f1oles decidi\u00f3 desarrollar un nuevo sistema que ayude a identificar el origen la contaminaci\u00f3n fecal presente en el agua.<\/p>\n
\u201cLa identificaci\u00f3n de la especie a la que pertenecen los restos ayudar\u00eda a resolver los conflictos sobre qui\u00e9n es el responsable de la contaminaci\u00f3n fecal de un r\u00edo: una granja, un matadero, una depuradora o un n\u00facleo de poblaci\u00f3n humana, por ejemplo\u201d, indica a Sinc Anicet R. Blanch, microbi\u00f3logo de la Universidad de Barcelona, responsable del proyecto junto a Lluis Belanche, de la Polit\u00e9cnica de Catalu\u00f1a.<\/p>\n
El sistema determina cu\u00e1les son los indicadores relevantes que permiten identificar la especie responsable de la contaminaci\u00f3n<\/strong><\/p><\/blockquote>\n
Indicadores microbianos, qu\u00edmicos o de eucariotas<\/p>\n
Seg\u00fan Blanch, el nuevo software, al que han llamado Ichnaea que en griego cl\u00e1sico significa rastreador, \u201cse basa en el desarrollo de modelos de predicci\u00f3n a partir del an\u00e1lisis de una serie de indicadores microbianos, qu\u00edmicos o de eucariotas\u00bb. Adem\u00e1s, a\u00f1ade, \u00abesta informaci\u00f3n permite determinar la procedencia de la muestra, incluso en casos complejos en los que la contaminaci\u00f3n fecal est\u00e1 muy diluida o degradada\u201d.<\/p>\n
Para poder elaborar estas predicciones, previamente hay que proporcionar al sistema los resultados del an\u00e1lisis de varios par\u00e1metros de otras muestras de aguas con un \u00fanico origen fecal de contaminaci\u00f3n conocido. \u201cA partir de estos datos, el software determina cu\u00e1les son los indicadores relevantes que, analizados en las muestras de agua con contaminaci\u00f3n fecal de origen incierto, permitir\u00e1n determinar su procedencia\u201d, agrega<\/p>\n
\u201cAnteriormente, cada grupo de investigaci\u00f3n propon\u00eda los indicadores que cre\u00edan m\u00e1s importantes, pero Ichnaea elimina la subjetividad al seleccionar entre los diferentes par\u00e1metros variables cu\u00e1les son los m\u00e1s determinantes para una predicci\u00f3n fiable\u201d aclara el investigador.<\/p>\n
Fiabilidad de la predicci\u00f3n<\/p>\n
Algunos de estos indicadores relevantes son par\u00e1metros microbianos como los bacteri\u00f3fagos \u2013virus que infectan a las bacterias\u2013 asociados a una \u00fanica especie. Tambi\u00e9n aparecen a menudo otros relacionados con bifidobacterias \u2013grupo de bacterias que viven en el intestino\u2013 o el ADN mitocondrial de los ejemplares, indica el experto.<\/p>\n
El grado de fiabilidad de la predicci\u00f3n depende del n\u00famero y la calidad de las muestras utilizadas para entrenar los modelos del aprendizaje del ordenador, los par\u00e1metros que se hayan podido analizar y su relevancia, ya que la presencia de ciertas bacterias var\u00eda seg\u00fan la localizaci\u00f3n geogr\u00e1fica. Tambi\u00e9n influye el envejecimiento y el grado de disoluci\u00f3n de las muestras que se vayan a analizar.<\/p>\n
Los cient\u00edficos comprobaron la eficacia de este sistema en tres lugares donde hab\u00eda diferente grado de contaminaci\u00f3n fecal de origen humano y animal (vacas, cerdos o aves de corral). En las zonas de elevada y media disoluci\u00f3n, las predicciones efectuadas acertaron la procedencia. Donde la disoluci\u00f3n era baja, en canales de riego en el Delta del Ebro, se pudo establecer un rango alto de probabilidad de acierto.<\/p>\n
Conocer el origen de la contaminaci\u00f3n es importante para saber el riesgo sanitario, ya que los pat\u00f3genos humanos son m\u00e1s contagiosos que los animales<\/p><\/blockquote>\n
An\u00e1lisis desde la nube<\/p>\n
El software se encuentra actualmente en fase de prototipo, pues sus componentes han sido desarrollados por separado. Los investigadores buscan ahora financiaci\u00f3n que les permita depurar e integrar los distintos m\u00f3dulos en una \u00fanica plataforma de c\u00e1lculo. Sus planes son subir la aplicaci\u00f3n completa a la nube.<\/p>\n
\u201cLa idea es que cada uno pueda acceder al sistema desde cualquier ordenador, incluso una tableta, porque el c\u00e1lculo se hace desde una m\u00e1quina remota\u201d, explica Blanch.<\/p>\n
Seg\u00fan lo planificado por el equipo, el usuario podr\u00e1 adaptar la predicci\u00f3n a su localizaci\u00f3n geogr\u00e1fica con una configuraci\u00f3n personalizada. Esta le permitir\u00e1 proporcionar al software sus propias muestras, de origen conocido, para completar la fase de aprendizaje que permitir\u00e1 posteriormente realizar las predicciones.<\/p>\n
En caso de que un usuario no dispusiera de sus propias muestras para este entrenamiento, dispondr\u00e1 de la bases de datos del sistema, que incluir\u00e1 aquellos resultados que hayan sido puestos en libre acceso por otros cient\u00edficos. De esta forma, podr\u00e1 escoger los an\u00e1lisis de las zonas geogr\u00e1ficas m\u00e1s cercanas o similares a aquella que se va a estudiar.<\/p>\n
Blanch opina que conocer el origen de la contaminaci\u00f3n es tambi\u00e9n importante desde el punto de vista del riesgo sanitario, \u201cya que los pat\u00f3genos humanos presentes en el agua son bastante m\u00e1s contagiosos que los de procedencia animal\u201d, concluye el cient\u00edfico.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
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