Avances en la detección de gérmenes en alimentos

Los gérmenes transmitidos por alimentos son un gran problema para la salud en todo el mundo. Hacen que millones de personas se enfermen e incluso pueden causar muertes cada año. Estos gérmenes pueden ser bacterias, virus, parásitos o hongos, y pueden contaminar diferentes tipos de comida. Cuando esto pasa, puede llevar a brotes graves de enfermedades. Por eso, mantener la comida segura y manejar estos gérmenes es super importante para la salud pública.

Muchas organizaciones de salud en el mundo se enfocan en controlar estos gérmenes para proteger a la gente. Tradicionalmente, encontrar la fuente de alimentos contaminados requiere aislar e identificar el germen específico involucrado. Sin embargo, este método puede ser lento y complicado, y no hay garantía de éxito.

#Nuevo Método para Identificar Gérmenes

Un nuevo enfoque llamado metagenómica de escopeta puede ayudar a enfrentar estos problemas. Mira todo el material genético en una muestra, lo que significa que puede dar una imagen completa de lo que está presente sin tener que aislar gérmenes específicos primero. Esto es diferente de métodos más antiguos como la secuenciación de genoma completo (WGS) que necesitan que se aíslen gérmenes específicos antes de identificarlos.

La metagenómica de escopeta también permite a los investigadores ver la comunidad microbiana presente en la muestra de comida. Pueden saber qué tipo de comida es y si hay algún germen potencial allí. Puede proporcionar información genética detallada esencial para la identificación rápida de gérmenes en los alimentos.

#Secuenciación de Nanopore

Una de las técnicas que mejora este método es la secuenciación de nanopore. Esta tecnología permite a los investigadores obtener información en tiempo real con lecturas largas de datos genéticos, lo que da una mejor comprensión de los gérmenes presentes. Esto es particularmente útil en situaciones urgentes donde una respuesta rápida puede salvar vidas.

Una vez que se recopilan los datos genéticos, se pueden usar herramientas de Bioinformática para analizarlos. Estas herramientas ayudan a identificar gérmenes y cualquier característica genética que podría hacerlos dañinos. Sin embargo, usar estas herramientas requiere conocimiento de bioinformática, que puede no estar disponible para todos. Muchas soluciones disponibles son complicadas, caras o difíciles de personalizar.

#Galaxy: Una Solución Amigable

Galaxy es una plataforma de código abierto que ofrece herramientas fáciles de usar para el análisis de datos. Permite a los usuarios crear Flujos de trabajo que se pueden personalizar a sus necesidades, haciendo que sea más sencillo para cualquiera analizar sus muestras. Galaxy también asegura que los análisis se puedan repetir y entender al capturar toda la información necesaria.

Dentro de Galaxy, hay flujos de trabajo bien estructurados, que son colecciones de herramientas que trabajan juntas para realizar análisis específicos. Los usuarios pueden acceder a flujos de trabajo listos para usar o construir los suyos propios para adaptarse a sus necesidades únicas. Estos flujos de trabajo pueden ejecutarse en varios servidores de Galaxy, lo que los hace accesibles para muchos usuarios.

#Presentamos PathoGFAIR

PathoGFAIR es un conjunto de flujos de trabajo construidos sobre Galaxy para ayudar a identificar y monitorear gérmenes a partir de datos genéticos recogidos a través de la secuenciación de Oxford Nanopore. Estos flujos de trabajo están disponibles públicamente y pueden funcionar en diferentes servidores de Galaxy. La característica única de PathoGFAIR es que puede detectar todos los gérmenes en una muestra sin necesidad de saber de antemano qué germen buscar.

Los flujos de trabajo también permiten a los usuarios adaptarlos para otras técnicas o análisis, como comparar expresiones génicas o realizar análisis estadísticos. Cada flujo de trabajo dentro de PathoGFAIR cumple una función específica y puede ejecutarse de forma independiente, dando a los usuarios la flexibilidad de personalizar sus análisis según sus objetivos.

#Resumen de Flujos de Trabajo

PathoGFAIR tiene cinco flujos de trabajo principales que guían a los usuarios a través de todo el proceso de análisis de detección de gérmenes en muestras.

#Flujo de Trabajo 1: Preprocesamiento

El primer flujo de trabajo se centra en preparar los datos de secuenciación. Verifica la calidad de los datos y elimina cualquier secuencia no deseada de organismos anfitriones o fuentes contaminadas. De esta manera, solo queda el material genético relevante de los gérmenes en la muestra.

#Flujo de Trabajo 2: Perfiles de Taxonomía

Este flujo de trabajo mira los datos limpios e identifica los diferentes tipos de microbios presentes. Usa herramientas para perfilar la comunidad microbiana, ayudando a los investigadores a entender qué tipos de gérmenes están en la muestra.

#Flujo de Trabajo 3: Identificación de Patógenos Basada en Genes

Aquí, el enfoque está en identificar patógenos basándose en genes específicos que pueden indicar propiedades dañinas. El flujo de trabajo ensambla los datos y busca patrones de genes que se sabe están asociados con la patogenicidad.

#Flujo de Trabajo 4: Identificación de Patógenos Basada en Alelos

Este flujo de trabajo toma un enfoque diferente al buscar polimorfismos de nucleótido único (SNP), que son cambios sutiles en el código genético que pueden significar diferentes cepas de patógenos. Esto es importante para seguir cómo los gérmenes evolucionan y se propagan.

#Flujo de Trabajo 5: Agregación de Muestras y Visualización

El flujo de trabajo final integra todos los resultados de los pasos anteriores y proporciona representaciones visuales de los hallazgos. Ayuda a los investigadores a ver cómo se distribuyen los patógenos en las muestras y hace que los datos sean más fáciles de interpretar.

#Flujos de Trabajo Flexibles y Adaptables

Una de las cosas buenas de PathoGFAIR es que los usuarios pueden adaptar los flujos de trabajo para varios tipos de datos de secuenciación, no solo de Oxford Nanopore. Por ejemplo, si alguien tiene datos de otras técnicas de secuenciación, puede cambiar fácilmente una herramienta para hacerla compatible.

La plataforma también permite a los usuarios elegir diferentes bases de datos microbianas y genomas de referencia, facilitando la exploración de diferentes configuraciones para sus análisis. Todo esto está diseñado para ser amigable, ayudando a aquellos que no tienen habilidades técnicas profundas a utilizar herramientas poderosas para su investigación.

#La Importancia del Diseño Amigable

Uno de los principales objetivos de PathoGFAIR es facilitar a los investigadores el análisis de datos genéticos sin necesidad de tener habilidades avanzadas en bioinformática. Los flujos de trabajo están diseñados para ser sencillos, para que los usuarios puedan concentrarse en su investigación sin complicarse con software complicado.

Además, al aprovechar los recursos computacionales de Galaxy, los usuarios no tienen que invertir en infraestructura cara. Esto abre puertas para muchos investigadores e instituciones, permitiéndoles involucrarse en trabajos importantes sobre detección y seguimiento de patógenos.

#Perspectivas Futuras

Hay planes para mejorar aún más PathoGFAIR. Una posible adición es la integración de Tipificación de Secuencia de Múltiples Locus (MLST) en los flujos de trabajo. MLST proporciona información detallada sobre la diversidad genética de los patógenos, lo que puede ayudar a seguir y identificar con precisión diferentes cepas.

Además, se están haciendo esfuerzos para automatizar los flujos de trabajo para asegurar que se mantengan actualizados con los últimos métodos y conjuntos de datos. Un sistema automatizado podría facilitar a los investigadores analizar nuevos datos rápidamente y mantenerse al día con los últimos desarrollos de investigación.

#Estudios de Caso

Para mostrar la efectividad de PathoGFAIR, ya se han realizado varios estudios. En uno, los investigadores analizaron muestras que habían sido contaminadas intencionalmente con patógenos conocidos para probar la capacidad de los flujos de trabajo para identificar estos gérmenes con precisión. Los resultados mostraron que los flujos de trabajo detectaron y analizaron con éxito los patógenos presentes en las muestras.

En otro estudio, los investigadores analizaron muestras donde los patógenos fueron aislados de antemano. Esto proporcionó un punto de referencia para evaluar el rendimiento de los flujos de trabajo. Los resultados confirmaron que PathoGFAIR es capaz de identificar y diferenciar con precisión entre diferentes patógenos, convirtiéndolo en una solución robusta para la seguridad alimentaria y la investigación en salud pública.

#Conclusión

PathoGFAIR representa un avance significativo en la lucha contra los patógenos transmitidos por alimentos. Al proporcionar una plataforma accesible y amigable para analizar datos genéticos, ayuda a los investigadores a identificar y rastrear gérmenes dañinos de manera efectiva. Con sus flujos de trabajo flexibles, puede adaptarse a diversas necesidades de investigación, mejorando nuestra comprensión de los patógenos y protegiendo, en última instancia, la salud pública.

El desarrollo continuo y la posible integración de herramientas más avanzadas prometen mejorar aún más sus capacidades. Esto posiciona a PathoGFAIR como un recurso valioso para investigadores que trabajan en seguridad alimentaria y el campo más amplio de la microbiología.

En resumen, la combinación de un diseño amigable, herramientas de análisis potentes y la capacidad de adaptarse a diferentes necesidades de investigación hace de PathoGFAIR una herramienta crucial en la búsqueda de garantizar la seguridad alimentaria y la salud pública. Al hacer que el análisis sofisticado sea sencillo, abre nuevas posibilidades para que los investigadores enfrenten los desafíos que plantean los patógenos transmitidos por alimentos de manera efectiva.