Utilizamos cookies para comprender de qué manera utiliza nuestro sitio y para mejorar su experiencia. Esto incluye personalizar el contenido y la publicidad. Para más información, Haga clic. Si continua usando nuestro sitio, consideraremos que acepta que utilicemos cookies. Política de cookies.

Presenta Sitios para socios Información LinkXpress hp
Ingresar
Publique su anuncio con nosotros

Deascargar La Aplicación Móvil




Identifican infección por hongos con tecnología de arrays de patógenos

Por el equipo editorial de LabMedica en español
Actualizado el 21 Mar 2016
Imagen A: Esporangióforos, columelas y rizoides primitivas de Rhizomucor spp, el hongo zigomiceto detectado por el PathoChip, un array que tiene la capacidad de detectar todos los virus conocidos, así como una gran variedad de bacterias, hongos, helmintos y protozoos (Fotografía cortesía de. la Universidad de Adelaida).
Imagen A: Esporangióforos, columelas y rizoides primitivas de Rhizomucor spp, el hongo zigomiceto detectado por el PathoChip, un array que tiene la capacidad de detectar todos los virus conocidos, así como una gran variedad de bacterias, hongos, helmintos y protozoos (Fotografía cortesía de. la Universidad de Adelaida).
Imagen B: Rhizomucor pusillus (Fotografía cortesía de la Universidad de Adelaida).
Imagen B: Rhizomucor pusillus (Fotografía cortesía de la Universidad de Adelaida).
Los pacientes que están en tratamiento para enfermedades como el cáncer, a menudo se enfrentan al reto añadido de un sistema inmune comprometido, que puede ser un reto tanto para su condición como para los medicamentos utilizados en su tratamiento, dejándolos vulnerables a infectarse de diversas infecciones oportunistas.
 
Se ha desarrollado una nueva tecnología de investigación que puede identificar rápidamente los microorganismos difíciles de alcanzar, que no sólo ponen en peligro la vida, sino que son causados por organismos raros, extremadamente difíciles de aislar e identificar.
 
Científicos de la Universidad de Pensilvania (Filadelfia, PA, EUA) utilizaron una tecnología de arrays de patógenos, conocida como PathoChip, compuesta de sondas de oligonucleótidos que pueden detectar todos los virus secuenciados, así como bacterias patógenas conocidas, hongos y los parásitos y las sondas conservadas específicas de familias, proporcionando así un medio para detectar los miembros previamente no caracterizados de una familia. La tecnología contiene 60.000 sondas que analizan simultáneamente para todos los virus conocidos, así como para una variedad de bacterias, hongos, helmintos y protozoos.
 
Los investigadores aplicaron la prueba PathoChip a muestras de tejido de un paciente que sufría de leucemia mieloide aguda en recaída (LMA). El paciente, un hombre de mediana edad, había recibido la quimioterapia para el cáncer, un tratamiento que es bien conocido por debilitar el sistema inmunológico, aumentando, de esta forma, la susceptibilidad a las infecciones. Como resultado, el paciente desarrolló una infección fúngica desconocida. El equipo identificó rápidamente un hongo zigomiceto, Rhizomucor, un reto, para los laboratorios clínicos, debido a su dificultad, sobre todo en los pacientes con leucemia mieloide aguda.
 
Erle Robertson, PhD, profesor y vicepresidente para la investigación en otorrinolaringología, dijo: “Hemos llevado a cabo muchas pruebas para ver si podíamos identificar agentes patógenos en el laboratorio, sólo para ver si el PathoChip tiene una eficacia en la identificación de una variedad de organismos , y hemos sido capaces de identificar todos los agentes infecciosos analizados, pero esta era la primera vez que en realidad miramos directamente en una muestra del paciente para identificar un agente patógeno. Con esta tecnología, de 60.000 posibilidades y sondas que hemos utilizado, hemos sido capaces, en poco más de 24 horas, de identificar este hongo en particular”. El estudio fue publicado originalmente, en línea, el 20 de noviembre de 2015, en la revista Cancer, Biology & Therapy.

Enlace relacionado:
 
University of Pennsylvania 
 

Miembro Oro
Neonatal Heel Incision Device
Tenderfoot
Software de laboratorio
Acusera 24•7
New
Chromogenic Culture System
InTray™ COLOREX™ ECC
New
Manual Pipetting Aid
Pipette Controllers macro

Canales

Química Clínica

ver canal
Imagen: El análisis de sangre Elecsys pTau217 de Roche, con marca CE, es un análisis de sangre de un solo ensayo que mide la tau 217 fosforilada, un indicador de patología amiloide y un sello distintivo de la enfermedad de Alzheimer (crédito de la imagen: Shutterstock)

Prueba de sangre para Alzheimer obtiene marca CE para detectar patología amiloide

La enfermedad de Alzheimer es la causa más común de demencia, pero las pruebas de confirmación siguen siendo invasivas y de difícil acceso. El diagnóstico actualmente... Más

Diagnóstico Molecular

ver canal
Imagen: Aclarar las características del microambiente tumoral y los programas de células cancerosas vinculados a la respuesta al tratamiento podría proporcionar información más temprana sobre la terapia contra el cáncer de mama triple negativo (crédito de la imagen: Shutterstock)

Panel genético muestra potencial para predecir la respuesta a la quimioterapia en el CMTN

El cáncer de mama triple negativo (CMTN) es un subtipo agresivo que se trata habitualmente con quimioterapia, pero los resultados varían considerablemente entre las pacientes. Comprender las características... Más

Hematología

ver canal
Imagen: Resumen gráfico (Waclawiczek A, Leppä AM, Renders S, et al. Cell Stem Cell, 2026. doi:10.1016/j.stem.2026.04.012)

Los biomarcadores de células madre podrían orientar el tratamiento en la leucemia mieloide aguda

La leucemia mieloide aguda (LMA) es un cáncer de sangre agresivo que afecta con mayor frecuencia a adultos mayores y que, a pesar de los avances terapéuticos, aún presenta un pronóstico... Más

Patología

ver canal
Imagen: ArteraAI Breast analiza imágenes histopatológicas digitalizadas junto con variables clínicas del paciente para producir una puntuación de riesgo derivada de IA que proporciona información de pronóstico sobre la probabilidad de metástasis a distancia (Crédito de la imagen: Adobe Stock)

Herramienta de patología digital con IA para la estratificación del riesgo en cáncer de mama

La evaluación del riesgo en el momento del diagnóstico es fundamental para guiar el tratamiento del cáncer de mama invasivo en estadio temprano, con receptor hormonal positivo y receptor 2 del factor de... Más
Copyright © 2000-2026 Globetech Media. All rights reserved.