Luchando contra la resistencia a los antimicrobianos con nueva tecnología

La resistencia antimicrobiana (RAM) es un gran problema para la salud en el mundo. En términos simples, significa que los gérmenes que causan infecciones se están volviendo lo suficientemente fuertes como para combatir los medicamentos que usamos para matarlos. Un número impresionante de personas, alrededor de 1.27 millones, perdieron la vida debido a infecciones causadas por bacterias que se volvieron resistentes al tratamiento en solo un año-2019. Este número, tristemente, sigue creciendo a medida que más gérmenes aprenden a resistir los medicamentos.

En los últimos años, aunque los científicos han estado ocupados, solo se han aprobado algunos medicamentos nuevos para combatir estos gérmenes resistentes. Estos nuevos antibióticos solo se sugieren para situaciones específicas, lo que dificulta tratar a todos los que necesitan ayuda. Los investigadores están probando formas alternativas para lidiar con estas infecciones, pero estos métodos aún no se han utilizado ampliamente en hospitales. Parece que pasará un tiempo antes de que nuevos tratamientos se conviertan en la norma. La mejor forma de prevenir una crisis de RAM más grande es detener la propagación de las bacterias resistentes.

#¿Qué Son los Plásmidos y Su Papel en la RAM?

La propagación de la RAM no es simple. Involucra muchos factores, pero un jugador importante son los plásmidos. Piensa en los plásmidos como pequeños fragmentos de ADN que pueden moverse fácilmente entre bacterias. Estos plásmidos a menudo llevan los genes que hacen que las bacterias sean resistentes a los antibióticos, y pueden ser compartidos entre diferentes tipos de bacterias de varias maneras.

Los plásmidos son como los "invitados no deseados" en el mundo bacteriano-mezclándose y relacionándose entre diferentes especies, a veces causando brotes en hospitales. Debido a su papel significativo en la propagación de la resistencia, poder identificar y rastrear plásmidos se ha vuelto crucial. Necesitamos entender cuán diversos son los plásmidos y cómo evolucionan, lo cual se ha convertido en una cuestión urgente.

#El Papel de la Secuenciación de Nueva Generación

Para estudiar mejor estas bacterias y sus plásmidos, los científicos usan tecnología de secuenciación de nueva generación (NGS). Esta es una forma elegante de decir que los investigadores pueden leer el ADN de las bacterias a gran escala. Sin embargo, la mayoría de los científicos todavía dependen de un método llamado secuenciación de lectura corta Illumina, aunque tecnologías más nuevas permiten secuenciar genomas bacterianos completos.

Hasta finales de 2023, una gran base de datos llamada Archive de Lectura de Secuencias (SRA) tenía más de 2.3 millones de secuencias de ADN bacteriano, y alrededor del 97.8% de estas se habían creado usando la tecnología de lectura corta Illumina. Sin embargo, ¡hay un truco! Los plásmidos a menudo tienen elementos repetidos que hacen que sea complicado juntarlos con precisión usando solo datos de lectura corta. Así que, los investigadores necesitan herramientas especiales para ayudarles a reconstruir estos plásmidos.

#Presentando un Nuevo Método: gplasCC

Recientemente, se desarrolló un nuevo método llamado gplasCC para juntar las piezas de estos plásmidos. Esta herramienta ayuda a identificar qué partes provienen de plásmidos y cuáles provienen de cromosomas, la estructura principal de ADN en las bacterias. Utiliza algo conocido como plasmidEC, que es un clasificador que organiza los nodos en un gráfico de ensamblaje. Después de la clasificación inicial, gplasCC agrupa estos nodos en grupos individuales de plásmidos según cómo se conectan entre sí y su cobertura de secuencia.

Este método ya ha demostrado ser mejor que una herramienta popular existente llamada MOB-suite, especialmente en lo que respecta a reconstruir plásmidos que tienen genes de resistencia a antibióticos. El objetivo de este nuevo estudio es mejorar cómo clasificamos y reconstruimos plásmidos en muchos tipos diferentes de bacterias usando datos de lectura corta.

#Creando el Modelo PlasmidCC

Para mejorar la clasificación de plásmidos, se creó una nueva herramienta llamada plasmidCC. Esta herramienta utiliza un tipo de base de datos llamada Centrifuge, especialmente construida para clasificar secuencias de plásmidos. Los investigadores hicieron bases de datos específicas para siete bacterias comunes que a menudo se ven en infecciones humanas.

Además, crearon una base de datos general que incluye especies menos conocidas. Este fue un movimiento inteligente, ya que permite la identificación de plásmidos en un rango más amplio de bacterias.

#Mejorando la Reconstrucción con gplasCC

No solo construyeron un clasificador, sino que también mejoraron el proceso de ensamblaje de plásmidos con gplasCC. Esto unificó los pasos de clasificación y reconstrucción en una sola operación fluida. En esta versión actualizada, las secuencias repetidas ahora se asignan a sus respectivos grupos de plásmidos correctos. Esto significa que la herramienta puede manejar mejor las situaciones donde segmentos de ADN se repiten, lo cual suele ser problemático para muchas herramientas existentes.

Al aplicar gplasCC a los resultados de plasmidCC, los investigadores pudieron juntar plásmidos individuales de varias bacterias. Querían ver cómo se comparaba gplasCC con otras herramientas conocidas como MOB-suite y plasmidSPAdes.

#Verificando las Herramientas

Para asegurarse de que gplasCC y plasmidCC funcionaran bien, los investigadores establecieron un estudio de referencia usando un gran conjunto de datos de muestras de bacterias. Reunieron diferentes genomas y sus lecturas cortas de bases de datos existentes para ver qué tan bien funcionaban sus herramientas en comparación con otras.

Examinaron qué tan bien las herramientas podían clasificar y reconstruir plásmidos, usando una amplia variedad de cepas, lo que agregó complejidad a las pruebas. Haciendo esto, pudieron medir la precisión de cada herramienta y qué tan efectivamente manejaban los datos.

#Entendiendo los Resultados

Al evaluar el rendimiento, gplasCC destacó en muchas áreas en comparación con sus competidores. Logró altas puntuaciones en precisión, integralidad y capacidad para categorizar correctamente plásmidos.

Curiosamente, se encontró que gplasCC podía detectar plásmidos pequeños incluso mejor que otras herramientas. ¡Esto no fue poca cosa, ya que los plásmidos pequeños pueden ser bastante escurridizos!

Como en cualquier esfuerzo científico, hubo desafíos. Algunas bacterias tienen sistemas de plásmidos realmente complejos que pueden hacer que la reconstrucción sea complicada. Pero, al mejorar la tecnología y las ideas en torno a la investigación de plásmidos, gplasCC está allanando el camino para mejores herramientas que aborden estos problemas.

#La Gran Imagen

La RAM es una amenaza seria, y entender cómo se propaga es crucial no solo para nuestra salud, sino para el futuro de la medicina. A medida que las bacterias evolucionan y se adaptan, las herramientas que los científicos usan para estudiarlas también deben evolucionar.

Al desarrollar y refinar métodos como gplasCC y plasmidCC, los investigadores están dando pasos significativos hacia una gestión más efectiva de la RAM. No solo están juntando plásmidos; también están armando un futuro mejor para el cuidado de la salud.

#Un Llamado a la Acción

Con la RAM en aumento, prevenir la propagación de bacterias resistentes es responsabilidad de todos. Ya sea que estés en el cuidado de la salud, seas un investigador o simplemente alguien que se preocupa por la salud, mantenerse informado y apoyar la investigación es vital.

El estudio de los plásmidos y su papel en la RAM es un viaje-uno que requerirá colaboración global, financiamiento y apoyo público. Juntos, podemos enfrentar estos desafíos y trabajar hacia un mundo donde las infecciones no superen a nuestros medicamentos. ¡Es hora de arremangarse y ponerse a trabajar!