Secuenciación metagenómica identifica rápidamente los patógenos en los fluidos corporales

La secuenciación metagenómica de próxima generación (mNGS) es un enfoque de secuenciación tipo escopeta en el que todo el ácido nucleico (ADN y ARN) de una muestra clínica se secuencia a una profundidad muy alta, de 10 a 20 millones de secuencias por muestra.

Ser capaz de determinar rápidamente la causa de las infecciones de los pacientes puede informar a los médicos y orientar el tipo de tratamiento además de guiar la selección de antibióticos. La identificación rápida y exacta de patógenos no siempre es posible en la clínica, ya que los cultivos tardan en crecer y las pruebas de reacción en cadena de la polimerasa (PCR) requieren una idea de qué microbio podría ser la fuente de la infección.

Un equipo de científicos médicos de laboratorio de la Universidad de California, San Francisco (San Francisco, CA, EUA), recolectó una variedad de muestras de fluidos corporales, como abscesos, fluidos pleurales y cerebroespinales de 158 pacientes, la mayoría de los cuales estaban hospitalizados. De estas, 127 muestras fueron positivas para un patógeno por cultivo, nueve fueron cultivo-negativos, pero PCR-positivas y 34 fueron controles negativos. Luego, los investigadores aplicaron el protocolo de prueba de mNGS, que desarrollaron, a esas muestras. Este protocolo, señalaron, es compatible con las plataformas de secuenciación de Oxford Nanopore (Oxford, Reino Unido) y de Illumina (San Diego, CA, EUA), que puede analizar todo los tipos de fluidos corporales y se puede automatizar en laboratorios de microbiología clínica. Las lecturas generadas se analizan mediante el software de identificación ultrarrápida de patógenos (SURPI) basado en secuencias para determinar qué patógeno está presente, si es que había alguno.

El equipo evaluó las dos plataformas de secuenciación en comparación con las pruebas microbiológicas utilizando cultivo, PCR bacteriana 16S y/o PCR fúngica con espaciador genético ribosomal transcrito internamente 28S (28S-ITS). Determinaron que su método podía detectar bacterias con un 79,2% y un 90,6% de especificidad mediante la secuenciación de Illumina, y con un 75% de sensibilidad y un 81,4% de especificidad mediante un método de secuenciación de nanoporos. El desempeño de la prueba varió ligeramente según el tipo de muestra, con la mayor exactitud derivada de las muestras de LCR. Además, el equipo notó que la secuenciación de nanoporos comenzó a dar resultados en tan solo 50 minutos y tuvo un tiempo promedio de respuesta de muestra a respuesta de aproximadamente seis horas. Mientras tanto, la secuenciación de Illumina tuvo un tiempo de respuesta promedio de aproximadamente 24 horas.

El método también podría detectar patógenos fúngicos, con una sensibilidad del 91% y una especificidad del 89% utilizando la secuenciación de Illumina y con una sensibilidad del 91% y el 100% mediante la secuenciación de nanoporos. Además, en una serie de casos de una docena de pacientes cuyas muestras resultaron negativas en cultivo y PCR, pero que finalmente se determinó que tenían una infección, los científicos encontraron que siete dieron positivo mediante mNGS. Sólo uno de los controles negativos fue un falso positivo para un patógeno bacteriano por mNGS, y de los casos falsos negativos, Staphylococcus aureus fue la bacteria que más comúnmente se pasó por alto. El equipo sugirió que la menor sensibilidad en la detección de S. aureus, especialmente mediante la secuenciación de nanoporos, se podría deber a niveles más altos de ADN de fondo del huésped humano.

Los autores concluyeron que habían demostrado la utilidad de la mNGS para ampliar el alcance de las pruebas de diagnóstico convencionales a múltiples tipos de fluidos corporales. El tiempo de respuesta alcanzable, de menos de seis horas mediante la secuenciación de nanoporos, también puede ser esencial para infecciones como la sepsis y la neumonía que exigen una respuesta rápida y un diagnóstico oportuno. El estudio fue publicado el 9 de noviembre de 2020 en la revista Nature Medicine.

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Universidad de California, San Francisco
Oxford Nanopore