Enfoque innovador para diagnóstico de infecciones bacterianas permitirá un tratamiento más rápido y eficaz

En el caso de los pacientes con infecciones bacterianas, el tratamiento oportuno con los antibióticos adecuados mejora significativamente sus posibilidades de recuperación. Los métodos actuales para identificar qué antibióticos serán eficaces para cada paciente implican el cultivo de bacterias del paciente en un laboratorio, un proceso que tarda varios días en arrojar resultados. Durante este tiempo, a los pacientes se les suelen recetar antibióticos de amplio espectro, que pueden crear infecciones resistentes a los fármacos, lo que constituye un importante problema de salud pública. Ahora, un enfoque de diagnóstico innovador podría permitir que los pacientes con infecciones bacterianas reciban el tratamiento más eficaz con mayor rapidez, reduciendo así la dependencia de los antibacterianos de amplio espectro.

El método, denominado Pruebas de Susceptibilidad Genotípica y Fenotípica a los antibióticos mediante detección de ARN o GoPhAST-R, ha sido desarrollado por investigadores del Broad Institute del MIT y Harvard, en colaboración con el Hospital General de Massachusets (Cambridge, MA, EUA). Esta técnica analiza tanto el crecimiento como la actividad genética de las bacterias para evaluar rápidamente la susceptibilidad del patógeno a varios antibióticos. En el método GoPhAST-R, las muestras bacterianas se exponen a una variedad de antibióticos, después de lo cual se utiliza una plataforma de detección de ARN para identificar patrones distintivos de cambio en la expresión del ARN mensajero, que indican diferencias en la actividad de los genes bacterianos. Estos cambios del ARNm se producen en cuestión de minutos tras la exposición a los antibióticos en las bacterias sensibles a los fármacos, mientras que no aparecen en las cepas resistentes a los fármacos. Además, el método investiga los genes asociados con la resistencia a los antibióticos, lo que proporciona información sobre los mecanismos bacterianos subyacentes y sugiere posibles opciones terapéuticas. Los investigadores también han demostrado la eficacia del método en un estudio piloto que incluía hemocultivos de pacientes que recibían tratamiento hospitalario para infecciones.

Imagen: Los investigadores han desarrollado un método para identificar rápidamente los tratamientos más adecuados para las infecciones bacterianas (Foto cortesía de Shutterstock)

En su trabajo anterior con un número limitado de muestras de pacientes, el equipo de investigación demostró que GoPhAST-R podía determinar la susceptibilidad a los antibióticos en menos de cuatro horas después de detectar las bacterias en un cultivo de sangre, en comparación con las 28-40 horas que se necesitan con las técnicas de laboratorio clínico convencionales. En el nuevo estudio, ampliaron el piloto clínico para abarcar muestras de sangre de 42 pacientes hospitalizados con infecciones causadas por Escherichia coli o Klebsiella pneumoniae , que se encuentran entre los patógenos más comunes responsables de las infecciones del torrente sanguíneo. Los investigadores expusieron los cultivos de sangre a nueve antibióticos diferentes de tres clases distintas y, posteriormente, realizaron un perfil transcripcional en la plataforma NanoString. Analizaron los cambios de ARNm en 10 genes para cada clase de antibiótico, junto con unos pocos genes seleccionados que confieren resistencia a los antibióticos betalactámicos. Según un artículo publicado en el servidor de preimpresión medRxiv y los hallazgos publicados en el Journal of Clinical Microbiology, sus resultados demostraron un 95 % de concordancia con los obtenidos a partir de ensayos basados en el crecimiento, el estándar de oro, para la susceptibilidad a los antibióticos.

"En este proyecto piloto, hemos demostrado que GoPhAST-R es un método que puede funcionar bien en la clínica", afirmó el autor principal del estudio, Roby Bhattacharyya, miembro asociado del Broad Institute del MIT y Harvard. "El siguiente paso será demostrar la utilidad de GoPhAST-R para tomar decisiones sobre la atención al paciente en tiempo real. Nos encantaría verlo algún día como un ensayo que pueda emplearse en hospitales de todo el mundo, para ayudar a los pacientes a recibir tratamientos más eficaces sin promover la resistencia a los medicamentos".

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Broad Institute del MIT y Harvard