Microarray ayuda a diagnosticar la fiebre del Valle
Por el equipo editorial de LabMedica en español Actualizado el 04 Sep 2014 |

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La Fiebre del Valle (FV) es una infección respiratoria, producida por hongos, que se puede contraer cuando las esporas del hongo son inhaladas; la FV es difícil de diagnosticar, en parte porque los síntomas son confundidos con los de otras neumonías adquiridas en la comunidad.
Existen dos formas del hongo: Coccidioides immitis y C. posadasii, y los diagnósticos confirmatorios detectan anticuerpos inmunoglobulina M (IgM) e IgG contra los antígenos de los coccioides, por la técnica de inmunodifusión (ID). Sin embargo, la tasa de falsos negativos puede llegar hasta un 50% a 70% y el 5% de los pacientes sintomáticos nunca muestran niveles detectables de anticuerpos.
Científicos en la Universidad Estatal de Arizona (Temple, AZ, EUA) obtuvieron una cohorte de 55 muestras de FV y un conjunto de 67 muestras ciegas, de sueros de pacientes sin identificación. Con el fin de determinar si las diferentes infecciones eran diferenciables, los sueros de pacientes que representaban 19 muestras de Aspergillus fumigatus, 19 de Mycoplasma pneumonia, y 19 de Chlamydia pneumoniae fueron procesadas junto con 18 sueros de FV y 31 sueros de controles sanos.
La plataforma de microarray consiste en una lámina de vidrio impresa con 10.000 péptidos (10K). Cada péptido consiste en una cadena de 20 aminoácidos, dispuestos al azar. El poder de la tecnología reside en el hecho de que los péptidos generados de forma aleatoria no se basan en antígenos naturales contra el Coccidioides o, de hecho, cualquier enfermedad. Son “imparciales” a la naturaleza de los anticuerpos de la enfermedad particular y, por lo tanto, pueden actuar como una especie de diagnóstico universal. Los péptidos son colocados en láminas estándar utilizando la impresora piezo sin contacto. Las láminas fueron leídas en el Escáner SureScan Microarray C (Agilent Technologies, Santa Clara, CA, EUA). Una vez que se establece una immunofirma para la FV utilizando el microarray de péptidos 10K, se compuso una matriz de diagnóstico menor a partir de péptidos de diagnóstico pertinentes. A continuación, este array de 96 péptidos, más pequeño, fue puesto a prueba con respecto a su exactitud con el estándar de diagnóstico actual, la inmunodifusión.
El array de péptidos 10K diferenció con éxito la fiebre del Valle de las otras tres infecciones, con un 98% de exactitud. Sorprendentemente, el método también fue capaz de clasificar a los pacientes falsos negativos de FV, en una prueba ciega, con un 100% de exactitud, superando fácilmente los métodos de inmunodifusión existentes, que sólo pudo identificar el 28% de los falsos negativos. El array de diagnóstico, más pequeño, de 96 péptidos mostró menor especificidad que el array de péptidos 10K en términos de identificación de falsos negativos. Los autores proponen que el array más grande de péptidos 10K sea utilizado en los cribados iniciales, seguidos por subarrays con complementos reducidos de péptidos cuidadosamente seleccionados, utilizados para el diagnóstico clínico. El estudio fue publicado, antes de impresión, el 25 de junio de 2014, en la revista Clinical and Vaccine Immunology.
Enlaces relacionados:
Arizona State University
Agilent Technologies
Existen dos formas del hongo: Coccidioides immitis y C. posadasii, y los diagnósticos confirmatorios detectan anticuerpos inmunoglobulina M (IgM) e IgG contra los antígenos de los coccioides, por la técnica de inmunodifusión (ID). Sin embargo, la tasa de falsos negativos puede llegar hasta un 50% a 70% y el 5% de los pacientes sintomáticos nunca muestran niveles detectables de anticuerpos.
Científicos en la Universidad Estatal de Arizona (Temple, AZ, EUA) obtuvieron una cohorte de 55 muestras de FV y un conjunto de 67 muestras ciegas, de sueros de pacientes sin identificación. Con el fin de determinar si las diferentes infecciones eran diferenciables, los sueros de pacientes que representaban 19 muestras de Aspergillus fumigatus, 19 de Mycoplasma pneumonia, y 19 de Chlamydia pneumoniae fueron procesadas junto con 18 sueros de FV y 31 sueros de controles sanos.
La plataforma de microarray consiste en una lámina de vidrio impresa con 10.000 péptidos (10K). Cada péptido consiste en una cadena de 20 aminoácidos, dispuestos al azar. El poder de la tecnología reside en el hecho de que los péptidos generados de forma aleatoria no se basan en antígenos naturales contra el Coccidioides o, de hecho, cualquier enfermedad. Son “imparciales” a la naturaleza de los anticuerpos de la enfermedad particular y, por lo tanto, pueden actuar como una especie de diagnóstico universal. Los péptidos son colocados en láminas estándar utilizando la impresora piezo sin contacto. Las láminas fueron leídas en el Escáner SureScan Microarray C (Agilent Technologies, Santa Clara, CA, EUA). Una vez que se establece una immunofirma para la FV utilizando el microarray de péptidos 10K, se compuso una matriz de diagnóstico menor a partir de péptidos de diagnóstico pertinentes. A continuación, este array de 96 péptidos, más pequeño, fue puesto a prueba con respecto a su exactitud con el estándar de diagnóstico actual, la inmunodifusión.
El array de péptidos 10K diferenció con éxito la fiebre del Valle de las otras tres infecciones, con un 98% de exactitud. Sorprendentemente, el método también fue capaz de clasificar a los pacientes falsos negativos de FV, en una prueba ciega, con un 100% de exactitud, superando fácilmente los métodos de inmunodifusión existentes, que sólo pudo identificar el 28% de los falsos negativos. El array de diagnóstico, más pequeño, de 96 péptidos mostró menor especificidad que el array de péptidos 10K en términos de identificación de falsos negativos. Los autores proponen que el array más grande de péptidos 10K sea utilizado en los cribados iniciales, seguidos por subarrays con complementos reducidos de péptidos cuidadosamente seleccionados, utilizados para el diagnóstico clínico. El estudio fue publicado, antes de impresión, el 25 de junio de 2014, en la revista Clinical and Vaccine Immunology.
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