Control de mosquitos: IRTA-CReSA e Irideon desarrollan una tecnologia para clasificar automáticamente los mosquitos por género y sexo

Control de mosquitos: IRTA-CReSA e Irideon desarrollan una tecnologia para clasificar automáticamente los mosquitos por género y sexo

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La vigilancia y el control de mosquitos es fundamental para prevenir enfermedades transmitidas por algunas especies de estos insectos. Una nueva herramienta para optimizar estas tareas es un sensor óptico, acoplado a una trampa, capaz de clasificar automáticamente los mosquitos capturados según su género y sexo, desarrollado por el Centro de Investigación en Sanidad Animal (CReSA) del IRTA y la empresa Irideon S.L.


 

Control de mosquitos mediante sensores 

El uso de sensores acústicos y ópticos, combinados con técnicas de inteligencia artificial (machine learning), aplicados a la vigilancia de poblaciones de mosquitos es un nuevo campo en desarrollo, de interés para optimizar la vigilancia y el control vectorial. 

Dentro de este campo de investigación, el Centro de Investigación en Sanidad Animal (CReSA) del Instituto de Investigación y Tecnología Agroalimentarias (IRTA) y la empresa Irideon S.L. han desarrollado un innovador prototipo de sensor óptico, acoplado a una trampa comercial para mosquitos, que permite la clasificación automática de los insectos por género y sexo.

La tecnologia se ha probado en condiciones de laboratorio, realizándose más de 4.300 registros de mosquitos de los géneros Aedes y Culex, criados en laboratorio. Los géneros elegidos incluyen especies de mosquitos que, por su capacidad vectorial, tienen un gran impacto sobre la salud pública en muchas partes del mundo.

Concretamente, incluyen a dos de las especies que más preocupan actualmente en Europa en el ámbito de la salud pública, por un lado el mosquito tigre (Aedes albopictus), potencial transmisor de virus como el dengue, el Zika y el chikungunya, y por otro el mosquito común (Culex pipiens), que puede transmitir el virus del Nilo Occidental. 

Los resultados obtenidos en este estudio, que forma parte del proyecto europeo VECTRACK, muestran que el sensor es capaz de clasificar los ejemplares según su género, Aedes o Culex, con una fiabilidad del 94,2%. Mientras que la clasificación por sexo se consiguió con una fiabilidad del 99,4% en el género Aedes y del 100% en los mosquitos Culex.

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Resultados de precisión del aprendizaje automático (machine learning) en la clasificación de mosquitos

 

El prototipo de sensor óptico se acopla a la entrada de una trampa comercial de uso común en la vigilancia de mosquitos en campo, que tiene un ventilador de succión. Esto es importante porque hace que los mosquitos pasen más rápido a través del sensor y con un aleteo más agitado, en comparación con las condiciones normales de vuelo libre, mientras se realiza su grabación de forma individual.

Las tres especies utilizadas para el estudio fueron Aedes albopictus, Aedes aegypti y Culex pipiens, de las que se extrajeron un conjunto de características, como la frecuencia o intensidad del aleteo, con cada grabación. Esta información se usó para entrenar una serie de algoritmos de machine learning y determinar que combinaciones característica/algoritmo daban mejores resultados en la clasificación de los mosquitos por género y sexo. Aunque el trabajo se limita a la clasificación de género (Aedes/Culex) y sexo (hembra/macho), la inclusión de las dos especies de Aedes permitirá el trabajo futuro sobre la clasificación de especies, utilizando el conjunto de datos obtenidos en el presente estudio.

Por el momento el sensor se ha mostrado fiable en condiciones controladas de laboratorio, pero ya se están realizando pruebas en el campo para saber si las condiciones ambientales pueden influir en la fiabilidad de los resultados.

Se espera que este tipo de desarrollos contribuyan a facilitar la vigilancia y el control de mosquitos transmisores de virus y la toma de decisiones frente a situaciones de riesgo para la salud pública. Gracias a la inteligencia artificial se proyecta que las trampas puedan identificar los mosquitos en tiempo real y sean capaces de enviar los resultados de forma remota, permitiendo gestionar de forma más eficiente los recursos humanos asi como realizar el seguimiento y análisis de las tendencias y del riesgo de transmisión de enfermedades transmitidas por estos insectos.

 

Fuente: IRTA
Artículo original: González-Pérez, M.I., Faulhaber, B., Williams, M. et al. A novel optical sensor system for the automatic classification of mosquitoes by genus and sex with high levels of accuracy. Parasites Vectors 15, 190 (2022)

 

 

 

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