Investigadores de la Universidad de Basilea analizaron gérmenes en centros de salud. A partir del diseño de un nuevo algoritmo identificaron más de tres decenas de patógenos que eran desconocidos

Las infecciones bacterianas se pueden tratar más eficazmente si se conoce la causa de la enfermedad. Ante la aparición de un evento de este tipo en un paciente, la toma de muestras y su análisis derivan en la detección concreta del germen y la administración del tratamiento adecuado para combatirlo, sin embargo, cuando ese patógeno no es capaz de ser identificado con rapidez, las complicaciones de salud crecen.

La identificación de especies es el primer y crucial paso en el flujo de trabajo de la microbiología clínica, ya que proporciona una orientación esencial con respecto al tratamiento.

Si bien la gran mayoría de los patógenos aislados en los laboratorios pertenecen a especies bien caracterizadas, es posible que un pequeño número no puedan identificarse de manera confiable utilizando métodos de identificación convencionales debido a la falta de datos de referencia suficientes o a la presencia de organismos no caracterizados previamente.

Ahora, un equipo de la Universidad de Basilea y del Hospital Universitario de esa ciudad acaba de mostrar resultados en la confección de un nuevo esquema de detección que, además, fue capaz de determinar y clasificar la detección de 35 bacterias.

En total, el equipo analizó 61 patógenos bacterianos desconocidos que se encuentran en muestras de sangre o tejido de pacientes con una amplia gama de afecciones médicas. Los métodos de laboratorio convencionales, como la espectroscopia de masas o la secuenciación de una pequeña parte del genoma bacteriano, no habían logrado producir resultados para todos estos aislados.

Por este motivo, los especialistas secuenciaron el material genético completo de la bacteria utilizando un método que sólo está disponible desde hace unos años. Luego compararon las secuencias del genoma identificadas con cepas conocidas en una herramienta en línea.

Por: Daniel Goldenberger


 
 

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