Enfrentando el desafío de la resistencia a los antimicrobianos

La resistencia antimicrobiana (RAM) es un gran problema que afecta la salud global. Cada año, alrededor de 1.27 millones de personas mueren por infecciones que no pueden ser tratadas con medicamentos comunes. Este número podría aumentar a 10 millones de muertes anuales para 2050 si no tomamos medidas. La Organización Mundial de la Salud ha advertido que la RAM es una de las diez principales amenazas a la salud pública en todo el mundo.

#¿Qué es la Resistencia Antimicrobiana?

La resistencia antimicrobiana ocurre cuando gérmenes como las bacterias cambian y ya no responden a los medicamentos que antes los trataban. Esto significa que las infecciones se vuelven más difíciles de tratar, lo que lleva a enfermedades más graves, estancias hospitalarias más largas y mayores costos en salud.

#La Necesidad de Nuevas Estrategias

Para luchar contra la RAM, necesitamos desarrollar nuevos métodos para detectar y rastrear gérmenes resistentes. Una herramienta importante en esta lucha es el Análisis Genómico, que ayuda a los científicos a identificar los genes que hacen que los gérmenes sean resistentes a los medicamentos. La secuenciación del genoma completo (SGC) puede leer todo el código genético de los gérmenes, mientras que la secuenciación metagenómica de próxima generación (mNGS) permite analizar material genético de muestras mixtas, como sangre o muestras ambientales.

En los últimos años, se han creado varias bases de datos y herramientas para ayudar a los investigadores a identificar Genes de RAM a partir de datos de SGC y mNGS. Ejemplos notables incluyen ResFinder, la Base de Datos de Resistencia Antibiótica Completa (CARD) y AMRFinderPlus. Estas herramientas ayudan a detectar no solo los genes que confieren resistencia, sino también los gérmenes específicos que los portan.

#Desafíos en la Detección

Aunque detectar los genes de RAM es esencial, puede ser complicado vincular estos genes a los gérmenes específicos responsables de las infecciones. Tradicionalmente, estas tareas se han manejado por separado, pero este enfoque puede no ser suficiente. Algunas herramientas, como el canal mNGS de Chan Zuckerberg ID (CZ ID), se crearon para facilitar el análisis genómico a los investigadores. Sin embargo, han tenido herramientas limitadas para evaluar la RAM.

Reconociendo la necesidad de un enfoque más integrado, los investigadores se propusieron agregar capacidades de análisis de RAM al canal mNGS de CZ ID. Se desarrolló un nuevo módulo de RAM para permitir la identificación de genes de RAM y los gérmenes que los portan en un solo análisis.

#Cómo Funciona el Módulo de RAM

El módulo de RAM es parte de la plataforma CZ ID, donde los investigadores pueden subir datos y realizar análisis. El módulo permite a los usuarios cargar archivos de datos genéticos y procesa estas muestras en la nube, haciéndolo accesible sin necesidad de habilidades avanzadas en informática. Esto ayuda a investigadores que pueden no ser expertos en bioinformática a analizar datos de RAM fácilmente.

El módulo de RAM utiliza la base de datos CARD, que contiene información sobre genes de RAM, sus variantes, mecanismos de resistencia y clases de medicamentos relacionados. Emplea la herramienta CARD Resistance Gene Identifier (RGI) para comparar los datos cargados con las referencias de genes de RAM, proporcionando métricas importantes sobre la cobertura e identidad de los genes.

#Analizando RAM y Microbios Juntos

El módulo CZ ID de RAM cuenta con dos métodos principales para detectar genes de RAM. El primero es el enfoque "contig", donde se ensamblan secuencias genéticas cortas (lecturas) en secuencias contiguas más largas antes de buscar genes de RAM. El segundo es el enfoque "read", donde las lecturas individuales se comparan directamente con las referencias de genes de RAM.

Una vez que se completa el análisis, el módulo de RAM presenta los resultados en una tabla interactiva que ayuda a los usuarios a ver y filtrar los datos. Esto permite a los investigadores ordenar por gen, clase de medicamento y mecanismo de resistencia, facilitando la investigación de la presencia y abundancia de genes de RAM.

Los resultados también se pueden descargar para una revisión o análisis posterior. Esto incluye lecturas controladas por calidad, secuencias ensambladas y anotaciones de RAM. Aunque el módulo actualmente no ofrece visualización en mapas de calor, los investigadores pueden descargar resultados y utilizar scripts disponibles públicamente para crear sus propias visualizaciones.

#Control de Calidad e Interpretación

Un desafío al usar mNGS para la vigilancia de RAM es interpretar los resultados de manera efectiva. El módulo CZ ID de RAM proporciona métricas clave, como la abundancia de lecturas y porcentajes de cobertura para genes de RAM, para ayudar a los investigadores a evaluar la confianza de sus hallazgos.

Se pueden aplicar diferentes umbrales para filtrar resultados según las necesidades específicas del análisis. Usar criterios estrictos puede dar resultados muy precisos, mientras que umbrales más flexibles pueden ayudar a identificar genes de RAM importantes pero menos abundantes.

#Combinando Análisis Microbianos y de RAM

La plataforma CZ ID permite a los investigadores analizar simultáneamente microbios y genes de RAM. Al subir datos a través de los módulos mNGS y RAM, los investigadores obtienen información no solo sobre qué genes resistentes están presentes, sino también sobre los microbios específicos asociados con ellos.

Cada gen de RAM reportado está vinculado a su página web en CARD, donde se puede encontrar información adicional sobre los tipos de patógenos que portan estos genes. Este enfoque integrado ayuda a entender mejor la conexión entre los genes de RAM y los microbios que causan infecciones.

#Aplicaciones en el Mundo Real del Módulo de RAM

#Aplicación 1: Identificación de Genes de RAM en Pacientes

Para mostrar lo útil que es el módulo de RAM, los investigadores lo aplicaron a datos de pacientes que desarrollaron infecciones tras recibir transfusiones de sangre. En un caso, identificaron la presencia de Klebsiella pneumoniae, un patógeno peligroso. La SGC de aislamientos cultivados reveló múltiples genes de RAM, que también se encontraron en muestras de sangre post-transfusión a través del análisis mNGS.

En ambos pacientes, se detectaron genes esenciales de RAM, subrayando la efectividad del módulo de RAM para identificar patógenos resistentes en entornos clínicos.

#Aplicación 2: Investigación de Brotes Hospitalarios

En otro estudio, los investigadores usaron el módulo de RAM para analizar datos de hisopos de piel tomados de bebés en una unidad de cuidados intensivos neonatales (UCIN) para entender la propagación de Staphylococcus aureus sensible a meticilina (MSSA). El análisis reveló genes de RAM compartidos e identificó un grupo de muestras con perfiles genéticos similares, sugiriendo una posible transmisión entre pacientes.

Además, los datos de mNGS mostraron una amplia gama de bacterias presentes en las muestras, enfatizando que el cultivo selectivo podría no captar toda la diversidad bacteriana en los pacientes.

#Aplicación 3: Perfilando Infecciones en Pacientes Críticamente Enfermos

El módulo de RAM también se utilizó para analizar datos de pacientes críticamente enfermos con infecciones bacterianas. En un caso, se identificó un paciente con neumonía causada por Serratia marcescens en sus muestras respiratorias. El análisis encontró genes de RAM únicos para Serratia marcescens, proporcionando información importante para estrategias de tratamiento.

#Aplicación 4: Monitoreo de Dinámicas de Infección a Largo Plazo

Los módulos CZ ID ayudaron a los investigadores a estudiar los cambios en patógenos y genes de RAM a lo largo del tiempo en un paciente que sufría de infección por virus respiratorio sincitial (VRS) y que luego desarrolló neumonía debido a Pseudomonas aeruginosa. El análisis rastreó la dinámica de la abundancia de RSV y Pseudomonas y las vinculó al desarrollo de infecciones bacterianas.

#Aplicación 5: Vigilancia Ambiental de RAM

Los investigadores aplicaron el módulo de RAM para examinar muestras ambientales de aguas residuales en diferentes ciudades. El análisis mostró que Boston tenía 22 familias de genes de RAM, mientras que Vellore, India, tenía 30. Algunos genes de RAM preocupantes solo estaban presentes en muestras de hospitales, destacando el papel de las instalaciones de salud como reservorios de patógenos resistentes.

#Conclusión

La metagenómica es una herramienta esencial para estudiar y abordar la resistencia antimicrobiana. El módulo de RAM de CZ ID es un recurso valioso que facilita a los investigadores analizar genes de RAM y los microbios asociados a ellos en una sola vez. Al proporcionar una plataforma fácil de usar, el módulo de RAM apoya a los investigadores en diversas aplicaciones, desde diagnósticos clínicos hasta monitoreo ambiental.

A medida que la RAM sigue representando amenazas significativas para la salud pública, avances como este módulo son cruciales en la lucha continua contra infecciones resistentes.