MALDI-TOF puede predecir la resistencia antimicrobiana en muestras clínicas

Las infecciones con patógenos resistentes a los antimicrobianos se asocian con una morbilidad, mortalidad y costos de atención médica sustanciales.

La espectrometría de masas de tiempo de vuelo con desorción/ionización láser asistida por matriz (MALDI-TOF) permite la identificación rápida de especies microbianas. En solo unos minutos, se puede utilizar la espectrometría de masas MALDI-TOF para caracterizar la composición proteica de colonias bacterianas o fúngicas individuales, y los resultados están disponibles generalmente dentro de las 24 horas posteriores a la recolección de la muestra.

Microbiólogos médicos de la Universidad de Basilea (Basilea, Suiza) y sus colegas, desarrollaron una base de datos, a la que llamaron Base de Datos de Información de Resistencia a antimicrobianos y espectros de masas MALDI-TOF, o DRIAMS, mediante la recopilación de espectros de masas MALDI-TOF e información la resistencia en más de 30.000 aislamientos clínicos de cuatro laboratorios clínicos suizos diferentes.

La colección más grande dentro de DRIAMS, llamada DRIAMS-A, provino del Hospital Universitario de Basilea (Basilea, Suiza) e incluyó 145.341 espectros de masas. La mayoría de los espectros podían ser generados a partir de muestras clínicas en 24 horas. Todos los laboratorios utilizaron el Sistema Microflex Biotyper (Bruker Daltonics, Bremen, Alemania), que es un sistema de espectrometría de masas MALDI-TOF ampliamente utilizado. Las categorías de resistencia para las bacterias se determinaron utilizando ensayos de microdilución (VITEK 2, BioMérieux, Marcy l'Etoile France), pruebas de franja de concentración inhibitoria mínima (CIM) (Liofilchem, Roseto degli Abruzzi, Italia) o pruebas de difusión por disco (Thermo Fisher Scientific, Waltham MA, EUA). Las categorías de resistencia para las levaduras se determinaron con la prueba Sensititre Yeast One de Thermo Fisher Scientific.

Los investigadores centraron sus análisis en particular en tres patógenos clínicos clave: Staphylococcus aureus, Escherichia coli y Klebsiella pneumoniae, y los antibióticos utilizados para tratar las infecciones que causan. Para los tres, reportaron un desempeño general alto. El clasificador podía predecir la resistencia de S. aureus a la oxacilina con un 80 % de exactitud, así como la resistencia de E. coli y K. pneumoniae a la ceftriaxona actualmente con un 74 % de exactitud para ambas. Para 31 de los 42 antibióticos estudiados, el clasificador generado pudo clasificar correctamente la resistencia con un 80% de exactitud. En un estudio de caso clínico retrospectivo, los investigadores revisaron 416 casos con cultivos positivos de S. aureus, E. coli y K. pneumoniae. Para 63 de estos, se consultó a un especialista en enfermedades infecciosas para ayudar a guiar el tratamiento con antibióticos.

Los autores concluyeron que su estudio de caso clínico retrospectivo muestra que su clasificador podría tener un impacto beneficioso en el tratamiento del paciente y promover la administración de antibióticos. Por lo tanto, el aprendizaje automático basado en espectros de masas MALDI-TOF puede ser una herramienta nueva e importante para la optimización del tratamiento. El estudio fue publicado el 10 de enero de 2022 en la revista Nature Medicine.

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Liofilchem