Nuevo flujo de diagnóstico identifica patógenos sanguíneos y respuesta a antibióticos en horas
Actualizado el 01 Sep 2026
La sepsis es una complicación potencialmente mortal de una infección que afecta a más de 1,5 millones de pacientes cada año en Estados Unidos y contribuye aproximadamente a una de cada tres muertes hospitalarias. Los médicos suelen disponer de solo unas horas para intervenir, pero la identificación definitiva de los patógenos del torrente sanguíneo suele tardar entre dos y siete días. Este retraso obliga a recurrir a tratamientos empíricos y puede pasar por alto microorganismos resistentes.
Para abordar esta brecha diagnóstica, un nuevo flujo de trabajo acoplado al cultivo reduce el tiempo de diagnóstico a unas pocas horas, permitiendo una identificación más temprana del patógeno y aportando información sobre la susceptibilidad antimicrobiana.
En la Universidad Estatal de Pensilvania (Penn State), los investigadores desarrollaron un enfoque denominado STREAM que acelera el estudio de las infecciones del torrente sanguíneo manteniendo resultados completos. El método replantea el cultivo en lugar de reemplazarlo, con el objetivo de acortar el tiempo hasta obtener resultados sin sacrificar la sensibilidad. El equipo señaló que algunas pruebas sanguíneas existentes sin cultivo intercambian rapidez por exhaustividad, lo que motivó una estrategia que conserva una amplia detección de patógenos junto con una respuesta rápida.
STREAM mezcla muestras de sangre completa en un "caldo" especializado que separa las células sanguíneas intactas de las bacterias individuales durante la incubación. A medida que los glóbulos rojos forman rouleaux y se sedimentan, las bacterias se concentran en una capa superior similar al plasma.
El análisis molecular intermitente, descrito como codificación de barras, captura pequeños fragmentos de material genético de las bacterias aisladas, lo que permite su identificación a nivel de especie durante el cultivo y no solo al final del proceso. En paralelo, las imágenes microscópicas de células individuales son analizadas por algoritmos informáticos que reducen el ruido visual, ayudando a identificar el patógeno y aportando información sobre la susceptibilidad a los antibióticos y la posible resistencia.
En pruebas realizadas con alrededor de 100 muestras positivas de infecciones del torrente sanguíneo donadas por pacientes y almacenadas en el laboratorio de microbiología clínica del Penn State Hershey Medical Center, el flujo de trabajo combinado proporcionó un diagnóstico integral en tan solo siete horas a partir de sangre completa. Al integrar la identificación del microorganismo con las pruebas de susceptibilidad a los antibióticos, el enfoque está diseñado para ayudar a orientar la selección del tratamiento dentro del mismo flujo de trabajo acelerado.
Los investigadores informaron algo más de un 4 % de errores muy graves, en los que la resistencia o la susceptibilidad se clasificaron incorrectamente, lo que pone de relieve un aspecto que requerirá mejoras adicionales antes de su implementación clínica, especialmente en pacientes que ya hayan recibido antibióticos.
Los detalles del trabajo se publicaron en Science Advances el 26 de agosto de 2026. El equipo indicó que está integrando inteligencia artificial (IA) y automatización de laboratorio para mejorar la eficiencia y la precisión, y señaló que el marco es escalable para ampliar la lista de patógenos detectables y podría adaptarse a infecciones no bacterianas, como las causadas por hongos. También manifestó su intención de colaborar con médicos de la Facultad de Medicina de Penn State para realizar nuevos estudios clínicos.
“Esto no es como una prueba de COVID, en la que comprobamos si un virus específico está presente en el organismo de un paciente. Muchas bacterias diferentes pueden causar sepsis y pueden responder de manera distinta al tratamiento. Por lo tanto, el análisis debe ser exhaustivo para garantizar que se prescriba el mejor tratamiento”, afirmó Pak Kin Wong, profesor de ingeniería biomédica e ingeniería mecánica de la Universidad Estatal de Pensilvania.
“Estamos desarrollando una plataforma de diagnóstico integral que informa rápidamente a los médicos tanto de la bacteria específica que causa una infección del torrente sanguíneo como del antibiótico ideal para tratarla, antes incluso de que se desencadene la sepsis”, afirmó el Dr. Wong.
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Penn State
