Desarrollo de un sistema automático como una propuesta alternativa para la identificación y cuantificación de huevos de helmintos en agua residual

Abstract

En la actualidad el uso del agua residual para riego agrícola es una práctica común que, no obstante el aporte benéfico a los cultivos, como nutrientes y materia orgánica, también, puede representar un riesgo importante a la salud de la población, ya que en ella se concentran, tanto en variedad como en cantidad, diferentes tipos de parásitos patógenos. Tal es el caso de los helmintos, gusanos parásitos de distribución mundial y de interés médico debido a las infecciones que ocasionan, razón por la cual desde 1989, la WHO estableció la normatividad internacional que regula el contenido de huevos de helmintos (etapa infectiva de su ciclo de vida) en el agua residual destinada para riego, ≤1 huevo/litro. Dada la importancia que estos parásitos representan, resulta imprescindible verificar el cumplimiento de los criterios que la mayoría de los países, México incluido, han adoptado. No obstante que a nivel mundial existen técnicas que permiten llevar a cabo la identificación y cuantificación de los huevos de helmintos, a través de etapas de limpieza, concentrado y separación de los huevos del resto de partículas que la muestra contiene, su última etapa involucra la observación directa al microscopio óptico por parte de un técnico experto. De esta forma el resultado final está sujeto a la expertise del analista quien la realiza, lo que constituye una importante fuente de error, incertidumbre o subjetividad del resultado final por: a) la poca o nula experiencia de analista para diferenciar estructuras similares a los huevos (tales como polen, esporas, burbujas, etc.), b) la alta cantidad de detritus o c) los tiempos excesivos de observación y fatiga. A causa de tal problemática, y tomando como preámbulo los estudios realizados en el campo de procesamiento de imágenes de microscopia, fue factible su aplicación para el desarrollo de un sistema automático capaz de identificar y cuantificar diferentes especies de huevos de helmintos en muestras de agua residual, el cual representa una alternativa confiable y rápida, sin la necesidad de contar con un técnico experto para su aplicación. El desarrollo del sistema automático involucró 4 etapas, mismas que comprendieron 1) la selección de 10 diferentes especies de huevos de helmintos de importancia médica y distribución mundial, 2) la generación de una base de datos de imágenes para la calibración del sistema, 3) la selección y diseño de algoritmos de procesamiento para el mejoramiento de las imágenes con el objetivo de permitir una adecuada segmentación, identificación y clasificación de los objetos de interés, y con base en sus características principales clasificarlos y 4) la validación del sistema, a través de los porcentajes de Sensibilidad (capacidad del sistema de clasificar correctamente a un huevo de helminto en la especie que corresponde) y de Especificidad (capacidad del sistema de clasificar correctamente un objeto cuando no se trata de un huevo), para tres diferentes clases de agua residual de acuerdo a su contenido de solidos totales: a) Clase I, agua residual tratada con bajo contenido de sólidos totales, generada de un proceso terciario equivalente (<15 mg/L ST), b) Clase II, agua residual tratada hasta un tratamiento secundario (>15 mg/L ST, <150 mg/L ST) y c) Case III, agua residual sin tratamiento con un contenido > 150 mg/L ST. La validación, tanto a nivel nacional como internacional, del sistema automático desarrollado para la identificación y cuantificación de huevos de helmintos en muestras de agua residual, mostró porcentajes de Sensibilidad y Especificidad promedios del 97 y 96%, respectivamente, por lo que representa una herramienta real y confiable para los operadores de plantas de tratamiento de agua residual, mejora la eficiencia de la técnica analítica en diversas comunidades, lo que conduce a la reducción o eliminación de los riesgos a la salud que este tipo de parásitos representa.