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Maldi-Bot: la inteligencia artificial argentina que revoluciona el diagnóstico microbiológico

Presentaron el primer asistente virtual en español que agiliza la identificación de microorganismos, un avance reconocido internacionalmente y de libre acceso para laboratorios de todo el país.

11 septiembre, 2025

La Administración Nacional de Laboratorios e Institutos de Salud (ANLIS) Malbrán, a través del Instituto Nacional de Enfermedades Infecciosas (INEI), desarrolló Maldi-Bot, un asistente virtual innovador que facilita el diagnóstico microbiológico. Se trata del primer sistema en español, de acceso libre y gratuito, diseñado para ayudar en tiempo real a profesionales de la salud a interpretar los resultados obtenidos mediante la técnica de espectrometría de masas Maldi-Tof.

“Este avance tecnológico es de gran importancia para la microbiología clínica en la Argentina y en la región”, destacó la directora de la institución, Dra. Claudia Perandones.

Maldi-Bot incorpora la base de datos completa del Manual de Interpretación de Maldi-Tof, un documento único en el mundo elaborado en conjunto con la Universidad de Buenos Aires. Esta base reúne información clave sobre microorganismos y se utiliza en todos los laboratorios que pertenecen a la Red Nacional de Identificación Microbiológica por Espectrometría de Masas (RENAEM). Además, los equipos de investigación actualizan continuamente la base para incluir nuevos microorganismos emergentes.

Mónica Prieto, jefa del Servicio de Bacteriología Especial del INEI, explicó que la herramienta “optimiza los tiempos de respuesta, con una reducción del 80% en la consulta de documentos”, lo que contribuye a mejorar la calidad de los diagnósticos y apoya la toma de decisiones clínicas, especialmente cuando se enfrentan casos complejos o microorganismos poco frecuentes. Además, “utiliza información de una base de conocimiento curada y validada por expertos, lo que garantiza respuestas fiables y consistentes”.

La espectrometría de masas Maldi-Tof, base del funcionamiento de Maldi-Bot, es una tecnología que permite identificar microorganismos de forma rápida y precisa, en minutos en lugar de días. La técnica se basa en un proceso de ionización suave que distingue macromoléculas biológicas sin fragmentarlas, facilitando el análisis de mezclas complejas y revolucionando la microbiología clínica.

Recientemente, Maldi-Bot fue publicado en la prestigiosa revista internacional The Microbe, editada por la American Society for Microbiology, y fue incorporado al portal MALDI-UP de Alemania, una plataforma global de referencia en espectrometría de masas. Estas distinciones posicionan a la Argentina como un país líder en innovación tecnológica para el diagnóstico microbiológico.

Prieto resaltó además que el asistente digital democratiza el acceso al conocimiento especializado, porque “permite que más laboratorios accedan a guías actualizadas sin necesidad de consultar bibliografía en inglés”. Así, se amplían las oportunidades para un diagnóstico preciso y equitativo, beneficiando a centros con distintos niveles de recursos en todo el país.

El Maldi-Bot ofrece un formato accesible, compatible con celulares y computadoras, que guía a los usuarios en la interpretación de resultados ambiguos y recomienda pruebas complementarias si es necesario. Prieto indicó que “puede facilitar decisiones clínicas basadas en evidencia, de forma instantánea y gratuita”, y adelantó que para 2026 se lanzará una segunda versión que también podrá identificar hongos.

La directora Perandones enfatizó el impacto de esta innovación: “El Maldi-Bot simboliza la articulación entre ciencia, innovación tecnológica y salud pública, consolidando a nuestro país como referente regional e internacional en el uso de inteligencia artificial aplicada al diagnóstico”. Así, la herramienta pone al sistema sanitario argentino a la vanguardia, poniendo a disposición el conocimiento de excelencia generado en la ANLIS Malbrán de forma simple y accesible para todos.

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Tags: ANLIS MalbránInstituto Nacional de Enfermedades Infecciosas (INEI)Inteligencia Artificialmicrobiología clínica
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