Espectroscopía infrarroja combinada automatiza detección del Staphylococcus Aureus

Un instrumento que emplea esta técnica hace brillar un rayo que contiene muchas frecuencias de luz a la vez, y mide cuanto del rayo es absorbido por la muestra. A continuación, el rayo es modificado para contener una combinación diferente de frecuencias, dando un segundo punto de datos. Este proceso se repite muchas veces. Después un computador toma todos estos datos y trabaja hacia atrás para inferir cual fue la absorción a cada longitud de onda.

Investigadores de la Universidad de Medicina Veterinaria (Viena, Austria) combinaron la espectroscopia FTIR con un sistema de auto-aprendizaje computarizado, conocido como una red neuronal artificial (ANN). Se utilizó un conjunto completo de aislados clínicos procedentes de diferentes orígenes y cepas de control, representativas para cada serotipo con el fin de “enseñar” al sistema a reconocer el espectro emitido por los polisacáridos capsulares (PC) presentes en la superficie de las cepas clínicamente relevantes de S. aureus.

Los estudios realizados con el sistema de tipificación de PC con espectroscopía FTIR, asistida por ABB, dio un rendimiento de exactitud global de 96,7% para la validación interna y 98,2% para la validación externa. Estos resultados apoyan el uso de este sistema para el diagnóstico y para la vigilancia epidemiológica, a gran escala, de la expresión de la cápsula de S. aureus.

La autora principal, Dra. Monika Ehling-Schulz, profesora de microbiología funcional en la Universidad de Medicina Veterinaria, dijo: “En principio, los microbios tienen dos opciones cuando infectan un huésped: Atacar u ocultarse-en términos técnicos virulencia o persistencia Si atacan , se arriesgan a destruir al huésped y en consecuencia a sí mismos, mientras que si se esconden, pueden ser desplazados por otros. Un conocimiento detallado de los mecanismos de virulencia y persistencia y la forma en que las bacterias cambian entre ellas nos ayudará a desarrollar terapias nuevas y más efectivas”.

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University of Veterinary Medicine