Prueba de orina distingue entre neumonía viral y bacteriana

Una de las razones por las que ha sido difícil distinguir entre neumonía viral y bacteriana es por que hay muchos microbios que pueden causar neumonía, incluidas las bacterias Streptococcus pneumoniae y Haemophilus influenzae, y virus como la influenza y el virus respiratorio sincitial (VRS). Esta incertidumbre hace que sea más difícil para los médicos elegir tratamientos efectivos porque los antibióticos que se usan comúnmente para tratar la neumonía bacteriana no ayudarán a los pacientes con neumonía viral. Además, limitar el uso de antibióticos es un paso importante para frenar la resistencia a los antibióticos. Ahora, los investigadores han diseñado un sensor que puede distinguir entre infecciones de neumonía viral y bacteriana, que esperan ayude a los médicos a elegir el tratamiento adecuado.

En un estudio con ratones, los investigadores del Instituto Tecnológico de Massachusetts (MIT, Cambridge, MA, EUA), demostraron que sus sensores podían distinguir con precisión la neumonía bacteriana y viral en dos horas, usando una simple prueba de orina para leer los resultados. Al diseñar su sensor, el equipo de investigación decidió centrarse en medir la respuesta del huésped a la infección, en lugar de tratar de detectar el patógeno en sí. Las infecciones virales y bacterianas provocan distintos tipos de respuestas inmunitarias, que incluyen la activación de enzimas denominadas proteasas, que descomponen las proteínas. El equipo del MIT descubrió que el patrón de actividad de esas enzimas puede servir como una firma de infección bacteriana o viral.

El genoma humano codifica más de 500 proteasas, y muchas de ellas son utilizadas por células que responden a infecciones, incluidas las células T, los neutrófilos y las células asesinas naturales (NK). El equipo del MIT recopiló 33 conjuntos de datos de genes disponibles públicamente que se expresan durante las infecciones respiratorias. Al analizar esos datos, los investigadores pudieron identificar 39 proteasas que parecen responder de manera diferente a diferentes tipos de infección. Luego, el equipo usó esos datos para crear 20 sensores diferentes que pueden interactuar con esas proteasas. Los sensores consisten en nanopartículas recubiertas con péptidos que pueden ser escindidos por proteasas particulares. Cada péptido está marcado con una molécula informadora que se libera cuando los péptidos son escindidos por proteasas que aumentan en la infección. Esas informadoras finalmente se excretan en la orina. Luego, la orina se puede analizar con espectrometría de masas para determinar qué proteasas estan más activas en los pulmones.

Los investigadores probaron sus sensores en cinco modelos diferentes de ratones con neumonía, causada por infecciones de Streptococcus pneumoniae, Klebsiella pneumoniae, Haemophilus influenzae, virus de la influenza y virus de la neumonía en ratones. Después de leer los resultados de las pruebas de orina, los investigadores utilizaron el aprendizaje automático para analizar los datos. Con este método, pudieron entrenar algoritmos que podían diferenciar entre neumonía y controles sanos, y también distinguir si una infección era viral o bacteriana, según esos 20 sensores. Los investigadores también descubrieron que sus sensores podían distinguir entre los cinco patógenos que probaron, pero con menor precisión que la prueba para distinguir entre virus y bacterias.

Una posibilidad que pueden seguir los investigadores es desarrollar algoritmos que no solo puedan distinguir las infecciones bacterianas de las virales, sino también identificar la clase de microbios que causan una infección bacteriana, lo que podría ayudar a los médicos a elegir el mejor antibiótico para combatir ese tipo de bacteria. La lectura basada en la orina puede estar disponible para la deteccion, en el futuro, con una tira de papel, similar a una prueba de embarazo, lo que permitiría un diagnóstico en el punto de atención. Con este fin, los investigadores identificaron un subconjunto de cinco sensores que podrían poner las pruebas en el hogar más al alcance de la mano. Sin embargo, se necesita más trabajo para determinar si el panel reducido funcionaría igual de bien en humanos, que tienen más variabilidad genética y clínica que los ratones.

En su estudio, los investigadores también identificaron algunos patrones de respuesta del huésped a diferentes tipos de infección. En ratones con infecciones bacterianas, las proteasas secretadas por los neutrófilos se observaron de manera más prominente, lo cual era de esperar porque los neutrófilos tienden a responder más a las infecciones bacterianas que a las virales. Las infecciones virales, por otro lado, provocaron la actividad de la proteasa de las células T y las células NK, que generalmente responden más a las infecciones virales. Uno de los sensores que generó la señal más fuerte estaba vinculado a una proteasa llamada granzima B, que desencadena la muerte celular programada. Los investigadores encontraron que este sensor estaba altamente activado en los pulmones de ratones con infecciones virales y que tanto las células NK como las células T estaban involucradas en la respuesta. Para administrar los sensores en ratones, los investigadores los inyectaron directamente en la tráquea, pero ahora están desarrollando versiones para uso humano que podrían administrarse con un nebulizador o un inhalador similar a un inhalador para el asma. También están trabajando en una forma de detectar los resultados utilizando un alcoholímetro en lugar de una prueba de orina, lo que podría dar resultados de forma aún más rápida.

“El desafío es que hay muchos patógenos diferentes que pueden provocar diferentes tipos de neumonía, e incluso con las pruebas más extensas y avanzadas, el patógeno específico que causa la enfermedad de alguien no puede identificarse en aproximadamente la mitad de los pacientes. Y si trata una neumonía viral con antibióticos, podría estar contribuyendo a la resistencia a los antibióticos, que es un gran problema, y el paciente no mejorará”, dijo Sangeeta Bhatia, profesora de Ciencias y Tecnología de la Salud de John and Dorothy Wilson y de Ingeniería Eléctrica y Ciencias de la Computación en el MIT.

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