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Se propone la secuenciación metagenómica para la detección de las infecciones del tracto respiratorio

Por el equipo editorial de Labmedica en español
Actualizado el 19 Dec 2018
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Imagen: Los sistemas HiSeq 4000 aprovechan la innovadora tecnología de celda de flujo con patrón para proporcionar una secuenciación rápida y de alto desempeño. Los sistemas realizan proyectos de secuenciación de alta eficiencia de los exomas o de los transcriptomas a escala de producción de manera rápida y económica (Fotografía cortesía de Illumina).
Imagen: Los sistemas HiSeq 4000 aprovechan la innovadora tecnología de celda de flujo con patrón para proporcionar una secuenciación rápida y de alto desempeño. Los sistemas realizan proyectos de secuenciación de alta eficiencia de los exomas o de los transcriptomas a escala de producción de manera rápida y económica (Fotografía cortesía de Illumina).
Las infecciones del tracto respiratorio inferior (LRTI, por sus siglas en inglés) son la causa principal de muertes relacionadas con enfermedades infecciosas en todo el mundo, pero siguen siendo difíciles de diagnosticar debido a las limitaciones en las pruebas microbiológicas existentes.

En los pacientes críticamente enfermos, los síndromes respiratorios no infecciosos que se asemejan a las LRTI complican aún más el diagnóstico y confunden el tratamiento dirigido. Se ha desarrollado una estrategia basada en la secuenciación para evaluar simultáneamente el patógeno, el microbioma y las características de respuesta del huésped con el fin de diagnosticar potencialmente a los individuos con infecciones del tracto respiratorio inferior.

Un equipo multidisciplinario de científicos de la Universidad de California, San Francisco (CA, EUA) realizó un estudio observacional prospectivo que evaluó a 92 adultos con insuficiencia respiratoria aguda que requieren ventilación mecánica y fueron admitidos a las unidades de cuidado intensivo del hospital Moffitt-Long en la Universidad de California en San Francisco (UCSF). Los individuos fueron inscritos secuencialmente entre el 25 de julio de 2013 y el 17 de octubre de 2017, dentro de las primeras 72 horas de intubación por insuficiencia respiratoria.

Durante el período de inscripción en el estudio, a los pacientes les practicaron pruebas microbiológicas estándar de atención ordenadas por los clínicos que lo trataron. Las pruebas respiratorias de lavado alveolar bronquial (BAL) o mini-BAL incluyeron: coloraciones bacterianas y fúngicas y cultivos semicuantitativos para coloraciones y cultivos para cepas de AFB (n = 8); reacción en cadena de la polimerasa múltiplex clínica para 12 objetivos (Luminex Corporation, Austin, TX, EUA) de la influenza A/B, virus sincitial respiratorio (VSR), metaneumovirus humano (HMPV), rinovirus humano (HRV), adenovirus (ADV) y 23 virus de parainfluenza (PIV) 1–4. Otras pruebas microbiológicas incluyeron 89 hemocultivos; 87 cultivo de orina; cuatro análisis para el antígeno sérico del criptococo; una determinación de galactomanano en suero; y de β-d-glucano en suero. Las bibliotecas ARN-seq y ADN-seq se sometieron a la secuenciación de Illumina de 125 nt de extremo pareado en un HiSeq 4000 (Illumina, San Diego, CA, EUA).

Los científicos utilizaron modelos computacionales de regresión logística y basados en reglas para analizar los patógenos pulmonares basados en las características de ADN y ARN extraídas de los datos metagenómicos. Inicialmente ensayaron los algoritmos en 20 pacientes con o sin infecciones agudas del tracto respiratorio inferior, que tenían diagnósticos relativamente claros desde el principio. Posteriormente, validaron los modelos utilizando datos de otras dos docenas de personas, donde pudieron detectar infecciones del tracto respiratorio inferior con una exactitud de casi el 96% antes de tomar la decisión de analizar un grupo más grande de pacientes.

Los autores concluyeron que habían abordado la necesidad de mejorar los diagnósticos de infección del tracto respiratorio inferior mediante el desarrollo de un método metagenómico basado en secuenciación de próxima generación que integra la respuesta del huésped y la detección imparcial de microbios. Luego evaluaron el desempeño de este método en una cohorte prospectiva de pacientes en estado crítico con insuficiencia respiratoria aguda. A partir de estos datos, sugirieron que es posible reunir métricas de patógenos, diversidad de microbiomas y expresión génica del huésped para identificar pacientes con LRTI-positivos y diferenciarlos de los controles críticos con enfermedades respiratorias agudas no infecciosas. El estudio fue publicado el 27 de noviembre de 2018 en la revista Proceedings of the National Academy of Sciences.

Enlace relacionado:
Universidad de California, San Francisco
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Illumina




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