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06 feb 2023 - 09 feb 2023

Citometría de impedancia paralela busca células bacterianas en tiempo real

Por el equipo editorial de LabMedica en español
Actualizado el 02 Nov 2022
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Imagen: Esquema del sistema de impedancia inteligente, que consta de una citometría de impedancia paralela y un sistema de detección basado en aprendizaje automático (Fotografía cortesía de Yaxiaer Yalikun, PhD)
Imagen: Esquema del sistema de impedancia inteligente, que consta de una citometría de impedancia paralela y un sistema de detección basado en aprendizaje automático (Fotografía cortesía de Yaxiaer Yalikun, PhD)

Las infecciones resistentes a los antibióticos son responsables de la muerte de más de un millón de personas en todo el mundo cada año. Para controlar las infecciones resistentes es fundamental identificar rápidamente un tratamiento apropiado al que las bacterias infecciosas sean susceptibles. Se necesita mucho tiempo para determinar el perfil de susceptibilidad al fármaco de una infección bacteriana.

La citometría de impedancia mide las propiedades dieléctricas de las células individuales con un alto rendimiento, más de mil células por minuto. Debido a que la lectura eléctrica de una bacteria corresponde a su respuesta física a un antibiótico, existe un medio directo para determinar si el antibiótico funciona contra la bacteria.

Los científicos del Instituto de Ciencia y Tecnología de Nara (Ikoma, Japón), desarrollaron un nuevo método de citometría de impedancia que analiza simultáneamente las partículas de prueba y de referencia en canales separados, creando conjuntos de datos separados fácilmente analizables. Esta citometría tenía sensibilidad a nanoescala, lo que permitía la detección de cambios físicos incluso diminutos en las células bacterianas. El grupo diseñó una herramienta de aprendizaje automático para analizar los datos de citometría de impedancia. Debido a que el nuevo método de citometría divide los conjuntos de datos de prueba y de referencia, la herramienta de aprendizaje automático podría etiquetar automáticamente el conjunto de datos de referencia como el conjunto de datos de “aprendizaje” y usarlo para conocer las características de una bacteria no tratada. Mediante la comparación, en tiempo real, con las células tratadas con antibióticos, la herramienta puede identificar si las bacterias son susceptibles al fármaco e incluso puede identificar qué proporción de células bacterianas son resistentes en una población de resistencia mixta.

Los objetivos pueden ser detectados incluso cuando se comparan con objetos similares. Los microcanales duales paralelos permiten la detección simultánea de partículas de referencia y objetivo en dos microcanales separados, sin mezclar previamente las suspensiones de referencia y objetivo. Los pulsos de impedancia de ambos pueden aparecer por separado en los lados opuestos de la misma serie temporal, lo que se ha verificado mediante simulación y resultados experimentales. Las señales de impedancia sin procesar pueden diferenciar fácilmente las partículas objetivo de las de referencia. Las perlas de poliestireno con diferentes tamaños que van desde nano hasta microescala (por ejemplo, 500, 750 nm, 1, 2, 3 y 4,5 μm) confirman la nanosensibilidad del sistema. Además, la detección de células de Escherichia coli tratadas con antibióticos demuestra que el sistema se puede utilizar para la evaluación cuantitativa de las propiedades dieléctricas de células individuales, así como para la proporción de células susceptibles.

Yoichiroh Hosokawa, PhD, profesor asistente y autor principal del estudio, dijo: “Aunque hubo un error de identificación erróneo de menos del 10 % en nuestro trabajo, hubo una clara discriminación entre células susceptibles y resistentes dentro de las dos horas posteriores al tratamiento con antibióticos”.

Los autores concluyeron que sus hallazgos indican que la citometría de impedancia en paralelo puede facilitar enormemente la medición y calibración de las impedancias de varias partículas o células y proporcionar un medio para comparar sus propiedades dieléctricas. El estudio se publicó el 6 de octubre de 2022 en la revista ACS Sensors

Enlaces relacionados:
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