PathoFact identifica los patógenos con mayor rapidez y precisión
Nueva herramienta de acceso libre para el diagnóstico de infecciones
Científicos del Centro Luxemburgués de Biomedicina de Sistemas (LCSB) y del Departamento de Ciencias de la Vida y Medicina de la Universidad de Luxemburgo han desarrollado una nueva herramienta bioinformática que puede ayudarles a identificar agentes patógenos de forma mucho más rápida y precisa de lo que era posible con los métodos de diagnóstico convencionales. El equipo dirigido por el profesor Paul Wilmes, jefe del grupo de Ecología de Sistemas del LCSB, utiliza los llamados datos metagenómicos. Utilizando métodos de alto rendimiento, secuencian todos los fragmentos del genoma obtenidos de muestras que pueden contener organismos patógenos. La nueva herramienta bioinformática -que el equipo del LCSB ha denominado PathoFact- compara estas secuencias genéticas con una base de datos integrada. PathoFact identifica los genes de los microorganismos que son responsables de su potencial patógeno o -en el caso de las bacterias- de su resistencia a los antibióticos. A partir de este conocimiento, los investigadores pueden determinar qué patógenos son los responsables de una infección y, en la futura práctica clínica, sugerir tratamientos adecuados. Además, PathoFact ayuda a los científicos a comprender mejor la influencia de los microorganismos en la aparición de enfermedades crónicas como el Parkinson o la artritis reumatoide.
Patofacto
© Valentina Galata
Nueva herramienta de investigación para el diagnóstico de infecciones
Hoy en día, las infecciones se siguen diagnosticando con métodos muy parecidos a los de hace 120 años, desde la época de Robert Koch y Louis Pasteur. Las bacterias, por ejemplo, se aíslan de las muestras de los pacientes, se cultivan y luego se identifican. A menudo se tarda varios días en saber qué tipo de infección tiene un paciente o cómo se puede tratar. "En la era de la secuenciación genómica de alto rendimiento, esto debería ser más rápido", afirma el profesor Paul Wilmes. "Para acelerar las cosas, tenemos que avanzar en las técnicas bioinformáticas adecuadas y combinarlas apropiadamente". Su equipo ha hecho precisamente eso con PathoFact. En la dirección está Laura de Nies, primera autora del artículo y candidata al doctorado en el grupo del profesor Wilmes.
Entre otras cosas, PathoFact puede utilizar datos en tiempo real procedentes de la llamada secuenciación metagenómica. "Aquí se secuencian todos los genes de todos los microorganismos encontrados en una muestra", explica Laura de Nies: "Incluso mientras la secuenciación está en marcha, PathoFact ya puede comparar los datos obtenidos con su base de datos genética integrada". PathoFact busca genes que codifican factores de virulencia o resistencias a los antibióticos. Los factores de virulencia, por ejemplo, incluyen proteínas que aseguran la supervivencia de un germen en el cuerpo humano o productos metabólicos tóxicos que nos hacen enfermar.
Los científicos ya conocen muchos genes que codifican factores de virulencia y otras estructuras microbianas responsables de la resistencia a los antibióticos. Sus secuencias están registradas en la base de datos de PathoFact. Sin embargo, siempre habrá otros desconocidos. "Con PathoFact, podemos identificar incluso esos genes", dice Laura de Nies: "Las proteínas que los genes codifican se parecerán a estructuras conocidas. Tendrán ciertos rasgos característicos de los factores de virulencia o de la resistencia a los antimicrobianos". Esto significa que con PathoFact los investigadores pueden obtener nuevos conocimientos sobre los patógenos e identificar especies que nunca se han conocido como patógenas.
Enfermedades crónicas y COVID-19
El Prof. Wilmes se centra principalmente en las enfermedades crónicas como el Parkinson o la artritis reumatoide: existe una teoría bien fundamentada de que la aparición de dichas enfermedades implica cambios en la composición de las comunidades microbianas del cuerpo, o microbioma. "Las bacterias que viven en y sobre nosotros están en constante competencia entre sí", afirma Wilmes. "Ciertas circunstancias de la vida pueden hacer que los organismos nocivos sean más prolíficos y desencadenen una enfermedad con sus productos tóxicos". Gracias a PathoFact, los científicos pueden ahora detectar esos cambios en el ecosistema microbiano con mayor rapidez y precisión que antes, y avanzar en su investigación básica sobre las enfermedades crónicas.
A Paul Wilmes le gustaría que esta herramienta beneficiara a los diagnósticos médicos. Por ejemplo, podría ser utilizada por los médicos para predecir mejor los casos graves de COVID-19. Esta enfermedad viral suele ir acompañada de las llamadas coinfecciones. Éstas son causadas por bacterias o por virus distintos del SARS-CoV-2. "Con PathoFact, podemos identificar esos patógenos más rápidamente que antes. Esto abre mejores posibilidades para los tratamientos, de modo que los médicos puedan prevenir en el futuro la progresión grave del COVID-19". Para hacerlo posible, el profesor Wilmes tiene previsto colaborar con una gran empresa luxemburguesa de diagnóstico. "La empresa está utilizando métodos establecidos para estudiar las muestras, que analizaremos simultáneamente con PathoFact. De este modo, seguiremos mejorando y validando la gran precisión de nuestro método, de modo que las infecciones microbianas perjudiciales puedan tratarse más rápidamente y de forma más específica en el futuro."
Nota: Este artículo ha sido traducido utilizando un sistema informático sin intervención humana. LUMITOS ofrece estas traducciones automáticas para presentar una gama más amplia de noticias de actualidad. Como este artículo ha sido traducido con traducción automática, es posible que contenga errores de vocabulario, sintaxis o gramática. El artículo original en Inglés se puede encontrar aquí.
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