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Updated: Jan 29, 2026

Development of a Lateral Flow Immunochromatographic Strip for Rapid and Quantitative Detection of Small Molecule Compounds
Published on: November 13, 2021
Plataforma portátil de Raspberry Pi para la interpretación automatizada de pruebas de flujo lateral
Natalia Nakou1, Panagiotis K Tsikas1, Despina P Kalogianni1
1Department of Chemistry, University of Patras, GR26504 Patras, Greece.
Este estudio presenta un sistema impulsado por Raspberry Pi para la cuantificación precisa y automatizada de ensayos de flujo lateral de ácidos nucleicos (NALFA). Este enfoque de bajo costo mejora la precisión diagnóstica para la detección de virus como el SARS-CoV-2.
Área de la Ciencia:
- Ingeniería Biomédica
- Diagnóstico en el Punto de Atención
- Tecnología de Biosensores
Sus antecedentes:
- Las pruebas rápidas en papel son sencillas y asequibles para diagnósticos en el punto de atención, pero carecen de precisión cuantitativa.
- Los métodos existentes para los ensayos de flujo lateral de ácidos nucleicos (NALFA) a menudo se basan en la interpretación visual subjetiva, lo que limita su precisión.
Objetivo del estudio:
- Desarrollar un sistema de detección cuantitativo y automatizado para NALFA utilizando una plataforma Raspberry Pi.
- Mejorar la precisión de los diagnósticos basados en NALFA, específicamente para la detección de SARS-CoV-2, reemplazando la interpretación subjetiva con análisis de imágenes objetivo.
Principales métodos:
- Integración de un NALFA con un sistema automatizado de adquisición de imágenes que utiliza Raspberry Pi y software personalizado de Python (versión 3.12).
- Uso de microesferas de poliestireno azul como reporteros y una tira de control negativo para la cuantificación de la señal, corrigiendo las variaciones de iluminación y fondo.
- Desarrollo de curvas de calibración para el entrenamiento y validación del algoritmo con muestras de concentraciones variables de ADN.
Principales resultados:
- El sistema automatizado logró la detección cuantitativa de SARS-CoV-2, superando la precisión de la interpretación visual.
- Se obtuvieron recuperaciones entre el 84% y el 108% al analizar muestras con concentraciones variables de ADN.
- Demostró el primer enfoque de procesamiento de imágenes impulsado por Raspberry Pi para la cuantificación precisa de NALFA.
Conclusiones:
- El sistema propuesto ofrece una solución totalmente automatizada y de bajo costo para el análisis cuantitativo de NALFA al integrar un biosensor simple con una plataforma computacional accesible.
- Este trabajo sienta las bases para el desarrollo futuro de sistemas de diagnóstico portátiles y rentables para una amplia gama de biomarcadores.
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