Diseño innovador de catéter previene infecciones bacterianas

Las bacterias han desarrollado capacidades de natación eficientes, que pueden plantear importantes riesgos para la salud, especialmente en entornos médicos donde se utilizan comúnmente catéteres. Estos tubos delgados, destinados a eliminar líquidos del cuerpo, lamentablemente pueden servir como vías para que entren bacterias y causen infecciones del tracto urinario, lo que genera importantes costos de atención médica en todo el mundo. En respuesta, los investigadores han desarrollado un nuevo catéter que obstaculiza significativamente la capacidad de las bacterias para moverse corriente arriba, reduciendo efectivamente el potencial de infecciones sin depender de antibióticos u otros tratamientos químicos. Este nuevo diseño, optimizado mediante inteligencia artificial (IA) avanzada, ha demostrado una notable reducción de 100 veces en la cantidad de bacterias que nadan contra la corriente en experimentos de laboratorio.

El líquido dentro de los catéteres exhibe lo que se conoce como flujo de Poiseuille, donde el líquido se mueve más rápido en el centro y se ralentiza cerca de las paredes. Las bacterias aprovechan esto mediante un movimiento único, moviéndose hacia adelante a lo largo de las paredes y luego hacia el centro, para avanzar a través del tubo. Investigadores del Instituto de Tecnología de California (Caltech, Pasadena, CA, EUA) decidieron abordar este problema con geometrías simples diseñando tubos con protuberancias triangulares, similares a aletas de tiburón, que recubren las paredes del tubo. Los modelos simulados demostraron que estas estructuras redirigen eficazmente las bacterias hacia el centro del tubo, donde el flujo más rápido las arrastra de regreso corriente abajo. Además, la curvatura en forma de aleta de los triángulos crea vórtices que interrumpen el progreso de las bacterias. Luego, los investigadores se propusieron verificar el diseño experimentalmente con la ayuda de experiencia biológica adicional. El equipo contó con el apoyo de su investigación anterior sobre los mecanismos de navegación del nematodo Caenorhabditis elegans, un organismo del suelo del tamaño de un grano de arroz comúnmente estudiado en laboratorios de investigación, proporcionándoles las herramientas necesarias para observar y analizar los movimientos de organismos microscópicos. Utilizaron impresión 3D para crear estos tubos de catéter especialmente diseñados y emplearon cámaras de alta velocidad para rastrear los movimientos bacterianos. Los resultados fueron significativos y mostraron una disminución de dos órdenes de magnitud en la capacidad de las bacterias para nadar corriente arriba.

Se realizaron más simulaciones para identificar la forma más efectiva para los obstáculos triangulares. El equipo creó canales de microfluidos, imitando los tubos de catéter comunes, con estos diseños triangulares optimizados. Las observaciones de la bacteria E. coli moviéndose a través de estos canales coincidieron estrechamente con sus simulaciones. Para mejorar aún más el diseño, el equipo empleó técnicas avanzadas de IA conocidas como operadores neuronales, reduciendo drásticamente el tiempo de cálculo de días a minutos. Este modelo optimizado por IA sugirió ligeras modificaciones en las formas de los triángulos, aumentando su eficacia en un 5 % adicional para evitar que las bacterias naden corriente arriba. Este diseño innovador representa un avance significativo en la tecnología médica, ya que ofrece una forma más segura y eficiente de prevenir infecciones del tracto urinario asociadas con catéteres sin necesidad de antibióticos, lo que marca un avance significativo en la atención al paciente y el control de infecciones.

"Nuestro viaje de la teoría a la simulación, el experimento y, finalmente, al monitoreo en tiempo real dentro de estos paisajes de microfluidos es una demostración convincente de cómo los conceptos teóricos pueden cobrar vida, ofreciendo soluciones tangibles a los desafíos del mundo real", dijo Tingtao Edmond Zhou, becario postdoctoral en ingeniería química y coprimer autor del estudio.

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Caltech