Método genómico identifica patógenos en alimentos

Un método molecular permitirá a las agencias del gobierno y funcionarios de salud pública señalar la naturaleza exacta y el origen de bacterias transmitidas por los alimentos con una exactitud sin precedentes.

La técnica molecular es capaz de discriminar rápidamente entre casos relacionados y casos no relacionados con el brote mediante el aislamiento de patógenos que se cree están conectados con alimentos contaminados.

Un equipo de colaboración dirigido por científicos de la Universidad de Cornell (Ithaca, NY, EUA) adoptó un método genómico para la identificación de patógenos transmitidos por alimentos. Se secuenció el genoma de 47 muestras de la bacteria, 20 que habían sido obtenidas de fuentes humanas durante un brote y 27 muestras de control recogidas de fuentes de humanos, alimentos, animales y medio ambiente, antes del brote.

El equipo desarrolló la prueba de polimorfismo de nucleótido único (SNP) que es específica para la cepa de Salmonella enterica que había causado un brote anterior. La secuenciación se llevó a cabo en los sistemas SOLiD (Life Technologies, Foster City, CA). Se realizó también electroforesis en gel en campo pulsado (PFGE). En total, se encontraron 969 posiciones de SNP entre los 82 aislamientos analizados.

Tres SNP resultaron ser completamente específicos para los aislamientos asociados con el clado de brote.

Este estudio demuestra que la secuenciación masiva en paralelo se puede utilizar para evaluar la estructura de la población de patógenos muy clonales, asociados con un brote, con la resolución de una sola base. Martin Wiedmann, DVM, PhD, profesor de Cornell, dijo: “El uso de métodos de secuenciación del genoma para investigar brotes de enfermedades bacterianas transmitidas por alimentos es relativamente nuevo y es una gran promesa, ya que puede ayudar a identificar el origen temporal, geográfico y evolutivo de un brote. En particular, los datos de la secuencia del genoma completo pueden ayudar a identificar brotes pequeños que no pueden ser fácilmente detectados con métodos de subtipificación de menor resolución”. El estudio fue publicado en línea el 14 de octubre de 2011, en la revista Applied and Environmental Microbiology.


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Cornell University

Life Technologies