Flujo de trabajo genómico identifica patógenos fúngicos más rápido que los hemocultivos
Actualizado el 08 Oct 2026
Las infecciones fúngicas del torrente sanguíneo representan una amenaza importante para los pacientes hospitalizados. Las especies de Candida causan la mayoría de las infecciones fúngicas invasivas en todo el mundo y se encuentran entre las principales causas de infecciones del torrente sanguíneo adquiridas en el hospital. Dado que las especies fúngicas pueden diferir en su respuesta a los antifúngicos, una identificación tardía puede dificultar la terapia dirigida oportuna.
Para acelerar la identificación a nivel de especie, los investigadores han introducido un flujo de trabajo genómico que detecta patógenos fúngicos en muestras de hemocultivo antes de que los sistemas convencionales den positivo.
Investigadores de la Universidad de Chiba (Chiba, Japón) desarrollaron un flujo de trabajo basado en secuenciación de genoma completo por nanoporo basada en PCR aleatoria para una identificación más rápida de las infecciones fúngicas del torrente sanguíneo. El enfoque analiza muestras de hemocultivo mientras aún están en incubación, antes de que los sistemas automatizados de cultivo las señalen como positivas. El estudio se publicó en línea en Microbiology Spectrum el 21 de agosto de 2026.
El flujo de trabajo comienza descomponiendo selectivamente las células humanas y degradando el ADN humano con benzonasa, mientras deja intactos el ADN fúngico y bacteriano. Esto aumenta la proporción de ADN microbiano en la muestra. A continuación, los investigadores utilizan amplificación de genoma completo basada en PCR para generar suficiente material genético para la secuenciación. El ADN amplificado se carga en un dispositivo portátil de secuenciación por nanoporo, que produce datos de secuencia de ADN en tiempo real y permite la comparación con una base de datos de referencia personalizada de patógenos fúngicos y bacterianos del torrente sanguíneo.
En las pruebas con 48 muestras clínicas de hemocultivo que representaban ocho especies de hongos, el flujo de trabajo logró la identificación a nivel de especie en aproximadamente siete horas. El método identificó patógenos como Candida albicans, Nakaseomyces glabratus, Candida parapsilosis, Candida tropicalis y Cryptococcus neoformans. También detectó infecciones mixtas que involucraban dos especies de hongos o tanto hongos como bacterias.
Como el flujo de trabajo captura el genoma completo del patógeno, también puede detectar variantes genéticas en genes asociados con la resistencia a los medicamentos. Los investigadores señalaron que se necesitan más estudios para determinar el momento óptimo de recolección de muestras durante la incubación. También identificaron la necesidad de mejorar la detección cuando el crecimiento bacteriano abundante enmascara las señales fúngicas en las infecciones mixtas.
“Tengo experiencia en análisis de secuencias y genómica, y vi una oportunidad de aplicar mis conocimientos al importante desafío clínico de las infecciones fúngicas. Me motivó especialmente la posibilidad de utilizar tecnologías genómicas modernas para mejorar nuestra comprensión, diagnóstico y, en última instancia, tratamiento de estas infecciones”, dijo Hiroki Takahashi, profesor del Centro de Investigación de Micología Médica de la Universidad de Chiba.
“Nuestro método puede permitir que los médicos inicien antes el tratamiento antifúngico adecuado, lo que potencialmente mejoraría los resultados de los pacientes con infecciones fúngicas del torrente sanguíneo potencialmente mortales”, añadió el profesor Takahashi.
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Universidad de Chiba
