Mónica Prieto a,Igor Palotay a,Florencia Rocca a,Claudia Barberis b,Marisa Almuzara b,
Carlos Vay b
- •Primera herramienta de inteligencia artificial móvil para la guía de identificación MALDI-TOF adaptada a laboratorios de habla hispana.
- •La base de conocimientos curada admite identificaciones raras de las plataformas Bruker y VITEK MS.
- •Un estudio piloto mostró una dependencia del 80 % menor de documentos estáticos.
Abstract
La espectrometría de masas MALDI-TOF (Matrix-Assisted Laser Desorbation/Ionization Time-of-Flight) ha transformado la identificación microbiana , pero plantea desafíos en la interpretación de resultados para organismos inusuales y casos ambiguos. Desarrollamos MALDI-BOT, un asistente virtual en español que aprovecha el procesamiento del lenguaje natural (Gemini 1.5 Flash API) para brindar acceso instantáneo a las guías de interpretación MALDI-TOF basadas en evidencia de la Red Nacional de Identificación Microbiológica por Espectrometría de Masas (RENAEM) de Argentina.
Un estudio piloto de seis semanas con 18 profesionales en cinco laboratorios demostró una alta usabilidad (el 100 % calificó la interfaz como «fácil» o «muy fácil»), un ahorro de tiempo significativo (80 % de reducción en la dependencia de documentos estáticos) y un sólido soporte para la interpretación de organismos raros y resultados ambiguos. De libre acceso, MALDI-BOT representa un enfoque innovador para democratizar el conocimiento microbiológico especializado en las regiones de habla hispana y ofrece un modelo escalable para herramientas de diagnóstico basadas en IA en entornos con recursos limitados.
1. Introducción
La introducción de la espectrometría de masas de tiempo de vuelo con desorción/ionización láser asistida por matriz (MALDI-TOF MS) en los laboratorios de microbiología clínica ha marcado un avance significativo en la identificación microbiana , ofreciendo mayor precisión, velocidad y rentabilidad en comparación con los métodos bioquímicos tradicionales ( Singhal et al., 2015 , Ge et al., 2017 ). Sin embargo, los desafíos se extienden más allá de la adquisición y el mantenimiento de los equipos. Los microbiólogos clínicos a menudo enfrentan dificultades para interpretar los resultados, en particular para especies estrechamente relacionadas, organismos inusuales o identificaciones ambiguas. En América Latina, donde las barreras del idioma dificultan el acceso a recursos científicos dominados por el inglés ( Amano et al., 2016 ), los microbiólogos clínicos enfrentan obstáculos significativos para obtener orientación actualizada de documentos estáticos, artículos de investigación o bases de datos de fabricantes, en particular en entornos con recursos limitados con una infraestructura de escritorio limitada.
Para abordar estos problemas, Argentina estableció la Red Nacional de Identificación Microbiológica por Espectrometría de Masas (RENAEM), que reúne a laboratorios públicos y privados que utilizan la espectrometría de masas para diagnósticos. La red desarrolló pautas de interpretación de MALDI-TOF MS ( Rocca et al., 2020 ) que enfatizan la relevancia clínica de informar la identificación a nivel de género, grupo o complejo, reconociendo que en muchos casos, este nivel de resolución es suficiente para la toma de decisiones terapéuticas. Esto es particularmente cierto cuando las similitudes fenotípicas o genómicas entre especies dentro del mismo género no influyen significativamente en las opciones de tratamiento. Las pautas de RENAEM se basan en ensayos de verificación realizados por laboratorios de referencia argentinos ( Barberis et al., 2014 , Almuzara et al., 2015 , Rocca et al., 2019 , Litterio et al., 2024 , Rocca et al., 2025 ) y una revisión exhaustiva de la literatura científica, que proporciona recomendaciones basadas en evidencia para la interpretación de los resultados de identificación. Además, ofrecen alternativas para identificar bacterias raras o inusuales que no pueden resolverse completamente utilizando MALDI-TOF solo ( Prieto et al., 2025 ).
Para mejorar la accesibilidad, desarrollamos MALDI-BOT ( https://maldibot.ar ), un asistente virtual accesible desde dispositivos móviles que ofrece orientación instantánea en español, adaptada a laboratorios hispanohablantes. Al integrar las directrices RENAEM con el procesamiento del lenguaje natural , MALDI-BOT facilita el acceso a conocimientos microbiológicos complejos y a las necesidades clínicas prácticas, reduciendo las barreras lingüísticas y de recursos.
2. Arquitectura y desarrollo del sistema
MALDI-BOT se desarrolló como una aplicación web responsiva que utiliza HTML5, CSS3 y JavaScript para el frontend, con un backend PHP 8.1/MySQL 8.0 integrado con la API Flash de Gemini 1.5 para el procesamiento del lenguaje natural . La base de conocimiento ( Prieto et al., 2025 ) está integrada en la arquitectura de indicaciones del sistema, con directrices seleccionadas integradas como instrucciones estructuradas que guían las respuestas del modelo de IA. Este enfoque garantiza resultados consistentes y fiables al limitar el modelo a responder exclusivamente a partir del contenido de conocimiento integrado, en lugar de generar respuestas a partir de sus datos de entrenamiento generales.
3 . Desarrollo y gestión de la base de conocimientos
La base de conocimientos se desarrolló sistemáticamente mediante un proceso de varias etapas para garantizar su fiabilidad y relevancia clínica. La adquisición de contenido comenzó con la compilación de las directrices de interpretación de MALDI-TOF de RENAEM de Argentina, que integraron datos de ensayos de verificación realizados por laboratorios nacionales de referencia ( Prieto et al., 2025 ). Este material fundamental incluyó recomendaciones basadas en la evidencia para 130 géneros bacterianos, detallando los criterios de identificación a nivel de género y especie. La base de conocimientos facilita la interpretación de los resultados de MS MALDI-TOF de las principales plataformas comerciales, como Bruker Daltonics (MALDI Biotyper) y bioMérieux (VITEK MS), con directrices específicas para cada plataforma, adaptadas a las características de la base de datos y los algoritmos de puntuación de cada sistema.
El contenido está organizado en un marco jerárquico que comprende tres categorías principales: interpretaciones de identificación de género/especie, mejores prácticas metodológicas y orientación para la resolución de problemas.
Para mantener la precisión y la relevancia, el sistema seguirá un protocolo de actualización anual que integra nuevas clasificaciones taxonómicas de fuentes autorizadas (p. ej., la Lista de Nombres Procarióticos con Permanencia en la Nomenclatura [LPSN; https://www.bacterio.net/ ]), incorpora protocolos de identificación revisados validados por los laboratorios de referencia de RENAEM e implementa sistemáticamente los comentarios de los usuarios recopilados de los centros clínicos participantes. Este ciclo de actualización anual se estableció para alinearse con las principales revisiones anuales de las bases de datos comerciales de MALDI-TOF, a la vez que sigue siendo factible para su implementación en entornos de laboratorio con recursos limitados. El protocolo garantiza que la base de conocimientos se mantenga sincronizada con la evolución de los estándares microbiológicos y las necesidades clínicas, y todas las actualizaciones se controlan por versión y se archivan para mayor transparencia y reproducibilidad. La base de conocimientos completa, incluidas las actualizaciones versionadas, es de acceso público a través de Zenodo (DOI: https://doi.org/10.5281/zenodo.14616919 ), lo que promueve la transparencia y la mejora colaborativa.
4. Implementación y medidas de seguridad
Las medidas de seguridad incluyen la protección de la clave API mediante variables de entorno del servidor, cifrado HTTPS con TLS 1.3, desinfección de entradas para evitar ataques de inyección, limitación de velocidad (120 solicitudes por hora por dirección IP) y análisis de vulnerabilidades automatizados y rutinarios para mitigar riesgos. Se priorizó la accesibilidad mediante el cumplimiento de los estándares WCAG 2.1 Nivel AA, incorporando compatibilidad con lectores de pantalla, navegación con teclado y un modo de alto contraste para adaptarse a las diversas necesidades de los usuarios. Este enfoque integral equilibra el rendimiento, la protección y la usabilidad universal.
5. Entrada y funcionalidad del sistema
MALDI-BOT permite a los usuarios ingresar nombres de organismos o consultas en lenguaje natural en español para obtener una guía microbiológica precisa para interpretar los resultados de identificación de MALDI-TOF MS.
Cuando los usuarios realizan consultas como «¿Puedo reportar Streptococcus pneumoniae ?» o simplemente introducen el nombre del organismo, MALDI-BOT detecta automáticamente la intención clínica y responde con una guía en tres partes: (1) primero explica la limitación fundamental de la espectrometría de masas MALDI-TOF para distinguir S. pneumoniae de S. mitis debido a sus perfiles espectrales casi idénticos ( Instituto de Estándares Clínicos y de Laboratorio, 2017 ); (2) luego recomienda pruebas complementarias con susceptibilidad a la optoquina , con mención opcional de las pruebas de solubilidad biliar para los laboratorios que cuentan con esta capacidad; y (3) proporciona enlaces directos a los protocolos relevantes en la base de conocimientos. Esta respuesta completa se genera en menos de 3 segundos.
La adopción de MALDI-TOF MS ha transformado los flujos de trabajo de laboratorio al permitir una identificación microbiana más rápida y confiable , al mismo tiempo que requiere educación continua para abordar patógenos emergentes o poco comunes . Por ejemplo, cuando un laboratorio identifica un aislado como Acinetobacter pittii por MALDI-TOF MS y consulta MALDI-BOT, el sistema confirma inmediatamente su clasificación dentro del complejo A. baumannii-calcoaceticus (ACB). Si bien MALDI-TOF MS proporciona una diferenciación rápida y precisa de especies estrechamente relacionadas como A. baumannii y A. nosocomialis , que son bioquímicamente similares y difíciles de distinguir fenotípicamente ( Vijayakumar et al., 2019 ), esta resolución mejorada introduce nuevos desafíos para los médicos que se encuentran con especies menos familiares como A. pittii . Informar sobre dichos aislados como parte del complejo ACB estandariza la comunicación clínica y enfatiza la necesidad crítica de pruebas de susceptibilidad a los antimicrobianos específicas y medidas estrictas de control de infecciones para prevenir la transmisión asociada a la atención médica.
Para patógenos muy raros como Francisella philomiragia , Wohlfahrtiimonas chitiniclastica , etc., MALDI-BOT ofrece una guía completa que incluye: (1) relevancia clínica y contexto epidemiológico, (2) patrones típicos de susceptibilidad a los antimicrobianos y (3) limitaciones específicas de la plataforma, como la inclusión en bases de datos de uso exclusivo en investigación (RUO) frente a bibliotecas autorizadas por la FDA. El sistema identifica los aislamientos que requieren pruebas confirmatorias adicionales debido a las restricciones de la base de datos y proporciona recomendaciones específicas para métodos complementarios, incluidos ensayos moleculares, para garantizar una identificación fiable.
A diferencia de las herramientas de IA de uso general que pueden depender de fuentes web no verificadas, MALDI-BOT se basa en una base de conocimiento seleccionada y basada en la evidencia. Este enfoque garantiza respuestas fiables, consistentes y prevalidadas, ya que todo el contenido es revisado por expertos de laboratorios de referencia y respaldado por ensayos de verificación y literatura científica revisada por pares. Al limitar las respuestas a esta base de conocimiento validada, MALDI-BOT proporciona a los microbiólogos una guía fiable y probada en laboratorio para la toma de decisiones clínicas informadas. (Vídeo de demostración disponible en https://vimeo.com/1097332020/8c3464c933?share=copy ).
6. Evaluación preliminar del desempeño e implementación clínica
Se realizó un estudio piloto prospectivo de seis semanas en cinco laboratorios clínicos de alta complejidad en Argentina. Se reclutaron 18 participantes, estratificados por experiencia: microbiólogos senior (n = 8, con más de 5 años de experiencia en MALDI-TOF), microbiólogos junior (n = 6, con 1 a 5 años de experiencia) y técnicos de laboratorio (n = 4). Los participantes integraron MALDI-BOT en sus procesos bacteriológicos diarios, procesando aislamientos consecutivos. El impacto del sistema se evaluó mediante una encuesta estandarizada.
La cohorte del estudio estuvo compuesta por 18 profesionales con experiencia autodeclarada en EM MALDI-TOF: el 60 % (n = 11) eran usuarios avanzados y el 40 % (n = 7) usuarios intermedios. Todos los participantes accedieron a MALDI-BOT exclusivamente a través de dispositivos móviles (teléfonos inteligentes iOS o Android) durante sus procesos rutinarios. El asistente virtual se integró a la perfección en la práctica diaria: el 80 % de los usuarios lo utilizaban a diario y el 20 % lo utilizaba ocasionalmente para obtener información en casos complejos.
La usabilidad (100 % de interfaz «fácil/muy fácil»), la claridad de las respuestas (80 % «siempre/casi siempre clara») y la idoneidad clínica de los tiempos de respuesta fueron bien recibidas. Las consultas sin resolver, que generalmente implicaban información faltante en la base de conocimientos, se presentaron en ≤ 20 % de los casos, lo que refleja un rendimiento inicial sólido.
Los usuarios valoraron especialmente tres características clave de MALDI-BOT: guía sobre microorganismos poco comunes (60 % de los encuestados), recomendaciones para pruebas confirmatorias complementarias (40 %) y asistencia para la interpretación de resultados ambiguos (20 %), definidos como (a) puntuaciones de confianza alta (>2,0 en sistemas Bruker) que coinciden con múltiples especies en la base de datos, o (b) un porcentaje de confianza intermedio compartido entre diferentes especies (usuarios de VITEK MS). El sistema demostró plena compatibilidad con Bruker MALDI Biotyper (2 laboratorios) y bioMérieux VITEK MS (3 laboratorios).
Los comentarios de los usuarios destacaron oportunidades de mejora, en particular las solicitudes de ampliar la cobertura de contenido para incluir hongos filamentosos , levaduras e integración del contexto clínico, como perfiles de resistencia y guías para pruebas de susceptibilidad. En el estudio piloto, el 80 % de los usuarios reportó una reducción significativa en la dependencia de documentos estáticos para la interpretación de resultados, aunque no se cuantificó el ahorro de tiempo exacto. Se identificaron deficiencias críticas, como la necesidad de actualizaciones en tiempo real sincronizadas con las revisiones de las bases de datos comerciales.
7. Conclusión
MALDI-BOT se implementó con éxito como plataforma de libre acceso en https://maldibot.ar . La interfaz permite a los usuarios realizar consultas taxonómicas microbianas y recibir recomendaciones instantáneas basadas en evidencia. Su diseño adaptable garantiza la funcionalidad en dispositivos móviles y navegadores, lo cual es fundamental para laboratorios con infraestructura de escritorio limitada.
El marco de MALDI-BOT facilita el cumplimiento de los laboratorios con las normas CLSI M58 ( Clinical and Laboratory Standards Institute, 2017 ), proporcionando orientación en tiempo real sobre cuándo se requieren pruebas confirmatorias adicionales, cómo interpretar resultados ambiguos y cuándo informar a nivel de género o de especie. Al ofrecer estas funciones en español a través de una plataforma móvil, MALDI-BOT aborda las brechas de equidad y ofrece un modelo para herramientas basadas en IA que se adaptan a los estándares de diagnóstico globales.
La plataforma ejemplifica cómo los asistentes virtuales basados en IA pueden conectar el conocimiento científico complejo con la práctica clínica ( Adamopoulou y Moussiades, 2020 ), proporcionando orientación contextual que mejora la toma de decisiones en identificaciones poco frecuentes o ambiguas. Aunque diseñada principalmente para laboratorios hispanohablantes, la plataforma sigue siendo accesible para usuarios internacionales gracias a las modernas herramientas de traducción basadas en navegador. Las pruebas iniciales han demostrado que estas herramientas permiten un uso razonablemente eficaz, lo que indica una aplicabilidad más amplia de la prevista inicialmente. No obstante, nuestro próximo paso es desarrollar una traducción al inglés exhaustivamente revisada de la base de conocimientos e incorporarla a la aplicación para garantizar una precisión y usabilidad óptimas para un público global.
Este enfoque se alinea con los esfuerzos globales para democratizar el conocimiento científico y mejorar la equidad diagnóstica en países de ingresos bajos y medios ( Amano et al., 2016 ). La compatibilidad del sistema con las principales plataformas comerciales (Bruker MALDI Biotyper y bioMérieux VITEK MS) mejora la escalabilidad en diversos entornos de laboratorio. Los comentarios de los usuarios de la fase piloto impulsan el desarrollo iterativo, lo que permite la expansión de la plataforma a otras regiones e idiomas.
La buena acogida de MALDI-BOT destaca el potencial de integrar el procesamiento del lenguaje natural con bases de conocimiento seleccionadas para ofrecer orientación específica según el contexto, reduciendo la dependencia de recursos estáticos y fomentando la formación continua de los profesionales sanitarios. El marco establecido puede adaptarse para ser compatible con varios idiomas, lo que permite a los microbiólogos de todo el mundo acceder a orientación basada en la evidencia en sus lenguas maternas. Sumado a la accesibilidad actual mediante herramientas de traducción de navegadores, esto crea oportunidades inmediatas para su adopción internacional mientras se desarrollan versiones multilingües más completas. Fomentando la colaboración internacional, podemos transformar MALDI-BOT de una herramienta especializada a un recurso verdaderamente global que supere las barreras lingüísticas y mejore la precisión diagnóstica en diversos entornos sanitarios. Animamos a los laboratorios, sociedades profesionales e investigadores interesados a unirse a este esfuerzo colaborativo para democratizar el acceso a una guía fiable de interpretación de la EM MALDI-TOF
