Un test rápido con el móvil podrá identificar en minutos los casos más graves de malaria importada

La malaria sigue siendo la enfermedad parasitaria que causa más muertes en el mundo. Aunque en países como España no es endémica, cada año se diagnostican casos importados por contagios de personas que regresan de zonas donde la infección es habitual. Estos pacientes pueden evolucionar rápidamente hacia formas graves de la enfermedad, pero detectar a tiempo qué casos tienen más riesgo no siempre es fácil, especialmente en entornos donde la experiencia clínica es limitada y los síntomas iniciales son poco específicos.

Un estudio reciente liderado por un equipo investigador de la Universidad Rovira i Virgili (URV) y el Instituto de Salud Global de Barcelona (ISGlobal), centro impulsado por la Fundación “la Caixa”, aporta una nueva herramienta para hacer frente a este reto: un sistema que combina tests rápidos de diagnóstico con el análisis de vídeo mediante un teléfono móvil, capaz no solo de detectar la infección, sino también de anticipar qué pacientes pueden desarrollar formas graves de malaria en menos de seis minutos.

Biomarcadores clave para identificar la malaria grave

El estudio, publicado en la revista Biosensors and Bioelectronics, se centra en el análisis de dos biomarcadores producidos por el parásito de la malaria: la proteína PfHRP2, específica de Plasmodium falciparum, el parásito que suele generar la forma más grave de la enfermedad, y la enzima pan-lactato deshidrogenasa (pan-pLDH), presente en Plasmodium spp. Mediante inmunoensayos de laboratorio y tests de flujo lateral —similares a los tests de embarazo o a los utilizados durante la pandemia—, los investigadores compararon la capacidad de ambos marcadores tanto para diagnosticar la malaria como para identificar los casos de mayor gravedad.

Los resultados muestran que, aunque PfHRP2 es muy precisa para confirmar la infección, el biomarcador pan-pLDH es especialmente útil para distinguir a los pacientes con riesgo de enfermedad grave, incluso cuando se utiliza en tests rápidos sencillos. “Esta diferencia es clave desde el punto de vista clínico, ya que permite obtener información relevante para la toma de decisiones sin necesidad de equipamiento de laboratorio complejo”, explica Claudio Parolo, investigador Ramón y Cajal del Departamento de Ingeniería Química de la URV e investigador asociado externo en ISGlobal.

Una estrategia para entornos no endémicos que podría ser trasladable

Este avance se ha validado hasta ahora en entornos no endémicos, donde la malaria es poco frecuente pero potencialmente muy grave, y donde el acceso a herramientas diagnósticas especializadas a menudo se concentra en centros de referencia. Aun así, los investigadores consideran que la estrategia podría ser trasladable en el futuro a contextos endémicos, ya que se basa en tests rápidos de bajo coste y en tecnologías ampliamente disponibles como el teléfono móvil. Sin embargo, deberá validarse su rendimiento en estos entornos, teniendo en cuenta las diferencias epidemiológicas y clínicas.

La investigación ha sido liderada por Claudio Parolo junto con Daniel Camprubí, investigador de ISGlobal y médico del Servicio de Salud Internacional del Hospital Clínic Barcelona. El trabajo se ha desarrollado en el marco de la tesis doctoral de Júlia Pedreira, investigadora predoctoral en ISGlobal, y ha contado también con el apoyo del equipo de ciencia de datos coordinado por Paula Petrone, del Barcelona Supercomputing Center, que ha contribuido a apoyar el análisis cuantitativo de los resultados.

Actualmente, el equipo continúa trabajando en la validación de los resultados en muestras más amplias y en entornos clínicos reales, con el objetivo de que, en un futuro cercano, un simple test rápido analizado con un móvil pueda convertirse en una herramienta estándar para la evaluación precoz de la malaria importada.

Referencia

Julia Pedreira-Rincón, Leire Balerdi-Sarasola, Guillermo Villanueva, Pedro E. Fleitas, Alfons Jimenez, Alfredo Mayor, Jose Muñoz, Carme Subirà, Miriam J. Alvarez-Martinez, Paula Petrone, Daniel Camprubí-Ferrer, Claudio Parolo, pLDH to identify severity in imported malaria: Implementing smartphone video analysis for rapid clinical decision-making, Biosensors and Bioelectronics, Volume 294, 2026, 118228, ISSN 0956-5663, https://doi.org/10.1016/j.bios.2025.118228.