En abril arrancaba un proyecto presentado por investigadores de distintas instituciones andaluzas para el diseño de un prototipo capaz de detectar el virus SARS-CoV-2 sobre superficies de distintos materiales mediante el uso de tecnologías ópticas ya existentes combinadas con inteligencia artificial (IA). Al proyecto, financiado por el Instituto de Salud Carlos III, dependiente del Ministerio de Ciencia e Innovación, se sumaba en mayo el Instituto de Astrofísica de Andalucía (IAA-CSIC) a través del su Laboratorio Cósmico de Polvo (CODULAB, de su nombre en inglés). 
El CODULAB es un laboratorio experimental que estudia cómo las partículas de polvo dispersan la luz, algo esencial para el estudio de las atmósferas planetarias, de la envoltura de gas y polvo que rodea el núcleo de los cometas o de los discos donde se forman los planetas. También ha estudiado muestras de polvo producido por erupciones volcánicas o desplazado por grandes tormentas de polvo en nuestro planeta y, ahora, está siendo adaptado para detectar virus sobre distintos tipos de superficies.

“Para empezar vamos a trabajar con un láser que emite a una longitud de onda del orden del tamaño del virus, de esa forma será más fácil su detección. Además, estamos adaptando el tren óptico para poder estudiar superficies en vez de las nubes de polvo cósmico con las que solemos trabajar”, apunta Olga Muñoz, investigadora del IAA-CSIC que coordina el laboratorio.
El proyecto al que los investigadores del IAA-CSIC se incorporan, y que se lidera desde el Grupo de Física Interdisciplinar del Departamento de Física Aplicada III de la ETS de Ingeniería de la Universidad de Sevilla, responde a la carencia actual de métodos de detección y visualización de la presencia del virus en superficies. Su objetivo reside en desarrollar un prototipo portátil que combinaría sistemas de lectura de imágenes multiespectrales, tanto en el rango óptico (de ultravioleta a infrarrojo térmico) como en el rango de terahercios, métodos de análisis mediante óptica computacional e inteligencia artificial (machine learning).
Esto permitiría el análisis rápido y sin contacto de las zonas contaminadas por medio de la generación de mapas de distribución espacial en el campo de visión del dispositivo. A su vez, supondría un gran avance al disponer de métodos que ayuden a la limpieza y descontaminación de dispositivos médicos e instalaciones y a la reducción del contagio por contacto.
“Con la entrada del CODULAB en el proyecto se añade la polarimetría a las distintas técnicas ópticas que se están estudiando como herramienta diagnóstica para detectar el virus SARS-CoV-2 depositado sobre superficies de distintos materiales”, apunta Olga Muñoz (IAA-CSIC).