Un grupo de perros entrenados para detectar el nuevo coronavirus (COVID-19) en el sudor de personas infectadas han demostrado tener una precisión absoluta.

El entrenamiento y la investigación fue dirigida por Dominique Grandjean en la Escuela Nacional de Veterinaria de Alfort de Francia donde pudieron comprobar que los cuadrúpedos son capaces incluso de identificar a los contagiados cuando aún permanecen como asintomáticos.

Para ello fueron utilizados ocho perros capaces de detectar explosivos y personas con cáncer de colón, a los cuales se sumarán otros 10 que están en entrenamiento. Los resultados han arrojado que los canes han podido acertar hasta el 100 por ciento de las veces, aunque en algunos casos han tenido porcentaje de acierto del 83, 84, 90 o 94 por ciento.

Aún no se sabe con exactitud qué es lo que huelen exactamente los perros, pues los compuestos orgánicos volátiles (COV) emitidos en las muestras de sudor resulta en una mezcla bastante compleja, por lo que se cree que los canes están detectando un perfil particular y no un compuesto individual.

Cabe mencionar que se ha utilizado el sudor en las pruebas ya que no se considera infeccioso para el COVID-19, lo que representa menos riesgo para la manipulación de las muestras.

Además, para el entrenamiento de los canes se utiliza un aparato que no permite el contacto directo entre la nariz del animal y la muestra de sudor, esto con la intención de reducir aún más el riesgo potencial de transmisión.

Para la investigación la nariz del cuadrúpedo se coloca en un cono de acero inoxidable, con la muestra del sudor en un recipiente detrás, lo que permite el libre acceso a los COV pero sin contacto físico e incluso los animales son revisados regularmente para detectar el COVID-19, aunque hasta el momento ninguno ha resultado infectado.

Dados los resultados de dicha investigación ya han comenzado a entrenarse perros en Bélgica, Brasil, Chile y Emiratos Árabes Unidos para que logren detectar el virus del SARS-CoV-2 en aeropuertos.

Fuente: @radioformula.com

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